基于高光譜圖像技術的大豆品種無損鑒別

柴玉華，畢文佳，譚克竹，張春雷，劉春濤（東北農業大學電氣與信息學院，哈爾濱　150030）

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基于高光譜圖像技術的大豆品種無損鑒別

柴玉華，畢文佳，譚克竹，張春雷，劉春濤
（東北農業大學電氣與信息學院，哈爾濱150030）

摘要：為解決傳統大豆品種檢測方法存在的效率低和精度差等問題，應用高光譜圖像分析技術展開大豆品種甄別研究。采集10個品種（每品種100粒，共1 000粒）大豆樣本400.92～999.53 nm的高光譜反射圖像，分別進行中值平滑、多元散射校正和數據標準歸一化預處理去噪，提取樣本圖像中心30×30 pixels感興趣區域的平均光譜曲線和標準差曲線。分別以樣本平均光譜值主成分得分、標準差光譜值主成分得分及兩者結合作為模型輸入，基于T-S模糊神經網絡和隨機森林思想組合分類器構建鑒別模型。經中值平滑的光譜平均值和標準差作輸入，結合隨機森林思想的組合分類模型鑒別效果最佳，訓練集、測試集的平均鑒別率分別達99.6%和97.6%。結果表明，采用高光譜圖像技術可實現大豆品種高精度無損鑒別。

關鍵詞：大豆；高光譜圖像；品種甄別；T-S模糊神經網絡；隨機森林思想組合分類器

柴玉華,畢文佳,譚克竹,等.基于高光譜圖像技術的大豆品種無損鑒別[J].東北農業大學學報,2016,47(3):86-93.

Chai Yuhua,Bi Wenjia,Tan Kezhu,et al.Nondestructive identification of soybean seed varieties based on hyperspectral image technology[J].Journal of Northeast Agricultural University,2016,47(3):86-93.(in Chinese with English abstract)

random forest classifier

不同種類大豆品質良莠不齊，油量、蛋白含量、生長周期及抗病蟲害能力不同。我國大豆種類繁雜，混種混收現象嚴重[1-2]。近年來，高光譜圖像技術在農產品檢測應用上發展迅速，主要運用在玉米、小麥、黑豆、油菜籽及西瓜籽等種類鑒別方面[3-7]?！?br>