换一批基于可见/近红外光谱技术的橘小实蝇侵染柑橘检测研究
Detection of Citrus infestation by Bactrocera dorsalis based on visible/near infrared spectroscopy
摘要目的 使用可见/近红外光谱技术实施橘小实蝇侵染柑橘不同时期的无损检测.方法 研究选取人工制备的不同侵染时期的柑橘样本作为研究对象,利用搭建的可见/近红外光谱系统测量的光谱信息结合人工标定的侵染时期,对原始光谱进行了 5 种预处理,采用竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)两类方法提取反映侵染柑橘时期变化的光谱特征波长,应用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis,PLS-DA)建立基于特征波长光谱的柑橘侵染时期分类模型,对比分析不同光谱预处理方法的模型分类效果.结果 原始光谱经多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)预处理的模型分类效果最佳,分别经CARS方法和SPA方法优选出了 34 和 16 个光谱特征波长.采用MSC-CARS-PLS-DA方法构建的模型分类效果最好,总准确率、假阳率分别为 96.8％和 0.0％,模型对健康柑橘和侵染柑橘有较强的分类能力.结论 通过可见/近红外光谱结合PLS-DA 判别方法,可以实现橘小实蝇侵染柑橘的无损检测,为今后继续开展橘小实蝇侵染柑橘光谱检测研究提供参考依据.
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发布时间
2023-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
湖南省自然科学基金杰出青年基金项目（2023JJ10099）
湖南省林业杰青培养科研项目（XLK202108-7）
湖南省重点研发计划项目（2022NK2048）
湖南省教育厅科学研究重点项目（20A515）
湖南省教育厅科学研究重点项目（22A0187）
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