基于高光谱成像技术的小麦籽粒品种鉴别方法研究

摘要

为了更精确地鉴别小麦品种,实现小麦品种快速、无损、有效、稳定的鉴别.利用高光谱成像系统采集6个小麦品种籽粒光谱和图像信息,提取小麦籽粒胚、胚乳、胚和胚乳混合部位的光谱,采用不同的预处理方法对原始光谱进行处理,利用竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA)提取特征波长,基于全波长和特征波长建立线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和K最邻近(KNN)模型,筛选出最佳的籽粒部位光谱、预处理方法和特征波长提取方法;在此基础上,分析光谱信息、形态特征及二者结合信息对小麦品种的鉴别效果.结果 表明,基于34个特征波长光谱信息结合形态特征建立的LDA模型效果最佳,其训练集和预测集的正确判别率分别为91.8％和86.0％.基于高光谱成像技术进行小麦品种鉴别是可行和有效的.