基于SVM及光谱信息的生菜品种鉴别研究

摘要

品种分类在许多领域都有应用,对生菜品种精细分类有利于顾客按需购物.为此研究一种生菜品种智能判断方法.在温室大棚内无土栽培三种品种(香港玻璃生菜、意大利耐抽苔生菜、奶油生菜)的生菜样本,在最后一个生育期,采集各类品种生菜样本,利用FieldSpec3型手持便携式光谱仪采集其各品种生菜叶片高光谱数据.利用移动平均平滑方法对光谱数据进行降噪处理,利用主成分分析方法进行特征波段提取.利用不同核函数的SVM,分别建立生菜品种水平判断模型,通过相同的测试样本进行分类,线性核函数的SVM分类正确率达到了83.33％,多项式核函数的正确率达到93.75％,径向基核函数的正确率也达到了83.33％,S形核函数的正确率为70.83％,所以,对本实验来说,多项式核函数是最优核函数,基于多项式核函数的SVM可以作为生菜品种判断的模型。