基于高光谱成像技术的腐烂、病害梨枣检测
Detection of Decay and Disease Pear Jujube Based on Hyperspectral Imaging Technology作者机构：山西农业大学工学院太谷030801
出 版 物：《农业机械学报》 (Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery)
年 卷 期：2013年第44卷第S1期
页 面：205-209页
核心收录：
学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0904[农学-植物保护] 090401[农学-植物病理学] 090402[农学-农业昆虫与害虫防治] 083203[工学-农产品加工及贮藏工程]
基 金：国家自然科学基金资助项目(31271973) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20101403110003) 山西省自然科学基金资助项目(2012011030-3)
摘 要：研究利用高光谱成像技术对腐烂、病害及正常梨枣进行分类。首先分析比对了多种预处理方法,确定使用一阶微分处理可得到最佳的建模效果。利用线性的逐步判别分析法和非线性的偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立分类模型时,比较了全波段模型、近似系数模型和主成分模型的参数和预测效果。结果表明,使用光谱近似系数为特征参数并使用逐步判别分析法建立的模型得到了最佳的分类效果,其分类准确率达到了99.12%。
维普期刊数据库
同方期刊数据库