本文關鍵詞： 高光譜成像 損傷檢測 支持向量機 波段比運算 庫爾勒梨　出處：《光譜學與光譜分析》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用高光譜成像技術對庫爾勒梨早期損傷進行快速識別檢測。以60個庫爾勒梨為研究對象,采集380~1 030nm波段范圍內(nèi)完好樣本和損傷后1~7天樣本的480幅高光譜圖像。提取圖像中感興趣區(qū)域(ROI)的平均光譜信息,利用小波變換(WT)對光譜數(shù)據(jù)進行去噪平滑,將去噪后的全部樣本按2∶1的比例分成建模集(320個)和預測集(160個)。利用二階導數(shù)從全譜信息中提取出19個特征波長,分別基于全譜和提取出的特征波長對建模集和預測集進行支持向量機(SVM)建模分析。結果表明,基于全譜和特征波長的判別分析模型中,兩者預測集的識別率都達到93.75%,表明提取的特征波長包含了光譜數(shù)據(jù)中的關鍵信息。然后,基于特征波長運用波段比運算挑選最佳波段比,根據(jù)波段比F值的分布確定光譜圖像分割的最佳波長684和798nm。對最佳波段比(684/798nm)下的圖像,利用選擇性搜索(SS)對高光譜圖像中樣本的完好和損傷區(qū)域進行分割,從分割結果來看,1~7天損傷樣本的受損區(qū)域能夠被準確檢測出來。研究結果表明:基于高光譜成像技術對庫爾勒梨進行損傷鑒別是可行的,該研究所獲得的特征波長和波段比為研發(fā)在線實時的庫爾勒梨損傷檢測系統(tǒng)提供支撐。
[Abstract]:Using hyperspectral imaging technology of Korla pear injury at the early stage of fast recognition detection. In 60 Korla pear as the research object, collecting 380~1 030nm band within 1~7 days after injury and intact samples of 480 hyperspectral images. The image region of interest extraction (ROI) the average spectral information, using wavelet transform (WT) the spectral data denoising smoothing, all samples will go after noise by 2: 1 ratio into modeling set (320) and prediction set (160). By using the two order derivative from the full spectrum of extracted 19 characteristic wavelengths based on full spectrum information, and extract the characteristic wavelength of the calibration set and the prediction set for support vector machine (SVM) modeling and analysis. The results show that the model based on discriminant analysis and full spectrum characteristic wavelength, the prediction of recognition rate has reached 93.75%, that includes the extraction of characteristic wavelength spectral data in the key Information. Then, using the characteristic wavelength band operation than the selection of the best band ratio based on band ratio distribution according to F-measure determine the optimal wavelength spectral image segmentation and 798nm. 684 of the best band ratio (684/798nm) under the image, using the selective search (SS) samples of hyperspectral images in the intact and damage region segmentation. From the segmentation results, 1~7 days damage samples of the damaged area can be accurately detected. The results show that: Based on hyperspectral imaging technology for damage identification of Korla pear is feasible, the study obtained characteristic wavelength and band ratio of Korla pear damage detection system for the development of online real-time support.

【作者單位】： 浙江大學生物系統(tǒng)工程與食品科學學院;浙江大學農(nóng)業(yè)與生物技術學院;
【基金】：南方山地果園智能化管理技術與裝備協(xié)同創(chuàng)新中心開放基金項目(JX2014XCH103) 國家自然科學基金項目(31471417) 國家支撐計劃項目(2015BAD19B03)資助
【分類號】：TP391.41;S661.2

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5 馬m，

本文編號：1528274