【摘 要】
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为了研究多光谱成像技术对小麦品种快速无损鉴定的可行性,采用VideometerLab多光谱图像采集设备对5个小麦品种共500个样品在405~970 nm波段内的进行多光谱图像信息进行采集,
【机 构】
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安徽省农业科学院水稻研究所,合肥学院机器视觉与智能控制实验室
【基金项目】
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安徽省科技重大专项“基于在线检测和物联网的农作物种子质量监管和服务关键技术研究与应用”(15czz03117);安徽省科技重大专项“基于光谱技术的粮食作物种子质量智能分选设备研发与产业化”(18030701200);院长青年创新基金项目“水稻类病斑突变体spl(t)抗病机制的研究”(17B0102)
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为了研究多光谱成像技术对小麦品种快速无损鉴定的可行性,采用VideometerLab多光谱图像采集设备对5个小麦品种共500个样品在405~970 nm波段内的进行多光谱图像信息进行采集,获取其光谱、颜色和形态特征。利用主成分分析对5个小麦品种进行定性鉴别,同时,基于光谱特征和光谱图像特征分别比较了神经网络、支持向量机和随机森林3种模型的鉴定效果。结果显示:利用19个光谱特征值建立的模型中,BPNN识别模型效果最佳,其建模集和预测集的识别率分别为100%和91.25%。融合19个光谱特征和6个图像特征所建
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