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基于Vis-NIR的甜菜种子发芽预测技术研究

基于Vis-NIR的甜菜种子发芽预测技术研究

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作者：崔雨锴黑龙江大学

学位级别：硕士

甜菜作为我国重要的糖料作物之一,其种子的发芽率直接影响甜菜的产量和质量。目前对甜菜种子发芽的检测仍以人工筛选和化学试剂检测等方法为主,这些传统检测方法操作专业性强,检测准确率低。因此,准确预测甜菜种子的发芽能力对农业生产... 详细信息

甜菜作为我国重要的糖料作物之一,其种子的发芽率直接影响甜菜的产量和质量。目前对甜菜种子发芽的检测仍以人工筛选和化学试剂检测等方法为主,这些传统检测方法操作专业性强,检测准确率低。因此,准确预测甜菜种子的发芽能力对农业生产具有重要意义。基于可见光-近红外(Vis-NIR)光谱技术进行检测具有准确、快速且无损等优点。本研究旨在探索利用Vis-NIR光谱技术实现对甜菜种子发芽的预测,并验证其在种子质量评估中的可行性。主要内容包括:(1)通过Vis-NIR光谱采集系统采集甜菜种子的光谱数据,使用孤立森林(IF)算法检测甜菜种子光谱数据中存在的异常样本,将综合得分较低的样本视为异常样本并剔除,以提高数据质量。随后,利用合成少数过采样技术(SMOTE)和Tomek links算法平衡数据集,优化样本集的分布,并通过SPXY算法进行样本划分,为模型建立和训练提供均衡的数据基础。在合理划分数据集后,建立支持向量机(SVM)、K最近邻(KNN)、随机森林(RF)和卷积神经网络(CNN)4种预测模型,并利用测试集中的光谱数据对模型的分类效果进行评估。(2)在此基础上,采用7种不同的预处理方式及其组合对光谱数据进行优化,进一步提高模型的预测精度。分别建立4个分类模型对预处理后的光谱数据进行分类分析,并通过准确率和F1值对模型进行评估。通过比对数据的结果,发现SG-2D预处理方法与RF分类模型的结合能够较好地对甜菜种子发芽进行预测,其中全波长的预测准确率和F1值分别为90.51%和0.9115;进一步使用连续投影算法(SPA)提取到53个特征波长,结果表明,SG-2D预处理方法与RF分类模型的结合在特征波长下的预测准确率和F1值分别为91.44%和0.9168。(3)分析了与甜菜种子发芽相关的内部物质,SPA提取的光谱特征所对应的内部贮藏物质与种子发芽息息相关。其中,木质素、水分、纤维素和糖类等对甜菜种子发芽均有较大影响,验证了所提取光谱特征的有效性。研究结果表明,SG-2D预处理结合RF模型能够有效的实现甜菜种子发芽预测,本研究提出的Vis-NIR光谱技术结合机器学习构建的甜菜种子发芽预测模型具有良好的应用前景,可用于快速、无损地预测甜菜种子的发芽状况。

关键词：可见光-近红外光谱单胚甜菜发芽预测机器学习特征提取

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