【摘 要】
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大米品质与品种密切相关,因此品种鉴别对实施"优质粮食工程"具有重要意义。采集外观相似的6个品种共600粒大米的高光谱反射率数据,经过多元散射校正(MSC)、二阶导数(2ND)和标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理。利用连续投影算法(SPA)和主成分分析(PCA)对光谱数据降维。以灰度共生矩阵(GLCM)提取特征波长对应灰度图像的纹理特征。应用全波段、特征波段、纹理特征以及光谱-纹理特征融合数
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学食品科学与工程学院
【基金项目】
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吉林省重点科技研发项目(20180201051NY)。
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大米品质与品种密切相关,因此品种鉴别对实施"优质粮食工程"具有重要意义。采集外观相似的6个品种共600粒大米的高光谱反射率数据,经过多元散射校正(MSC)、二阶导数(2ND)和标准正态变换(SNV)对光谱数据进行预处理。利用连续投影算法(SPA)和主成分分析(PCA)对光谱数据降维。以灰度共生矩阵(GLCM)提取特征波长对应灰度图像的纹理特征。应用全波段、特征波段、纹理特征以及光谱-纹理特征融合数据分别建立基于支持向量机算法(SVM)的品种鉴别模型。结果表明,光谱-纹理融合特征的分类准确率最高,达到
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