基于模型集群的東北/非東北大米產地高光譜鑒別方法研究

林 瓏，吳靜珠*，劉翠玲*，于重重，劉 志，袁玉偉

1. 北京工商大學食品安全大數據技術北京市重點實驗室，北京 100048 2. 浙江省農業科學院農業部農產品信息溯源重點實驗室，浙江 杭州 310021

引 言

我國近2/3以上居民以大米為主食[1]。隨著國民生活水平的提高，優質高端大米日趨受到青睞，其中尤以東北大米為代表。東北大米種植于我國東北遼寧省、黑龍江省，吉林省平原地區。土壤肥沃、光照時間長、晝夜溫差大為東北大米提供了良好的生長條件。真正的東北大米生長周期長，營養價值高，口感好，價格高。但是由于目前我國農產品市場準入制度和溯源體系尚不完善，不法商販受經濟利益驅動銷售假冒或是摻假東北大米的事件頻發，嚴重影響了消費者的權益。

傳統的大米品質檢測方法大多以感官判別和化學分析為主：感官判別受檢測人員主觀影響較大；化學分析方法檢測精度高、但是檢測繁瑣、周期長，且對樣本具有破壞性等弊端。現有傳統檢測技術[2]無法滿足我國市場監督和大米流通行業日益增長的快速、無損檢測需求。

高光譜技術以其圖譜合一，信息量豐富，兼具外觀和內觀分析技術于一體的特點日趨成為大米品質快速檢測領域的新興熱點。孫俊等[3]將從市場購買的東北長粒香大米和江蘇溧水大米按照5種不同摻假水平制備摻偽東北大米樣本，采用PCA分別對大米樣本高光譜圖像和高光譜數據(390～1 050 nm)進行處理，建立了基于特征波長的 SVM 模型用于判別東北大米是否摻偽，其識別率最高可達 98%。……