【摘 要】
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利用高光谱(900~1700 nm)对完好、木栓化和烂果茄子进行识别研究。共采摘了252个茄子样本,包含完好茄子170个,木栓化茄子60个和烂果茄子22个,利用高光谱成像系统采集完好、木栓化和烂果3种区域一共252个样本的高光谱图像,然后提取合理的感兴趣区域(ROI)获得样本光谱数据。采用多种预处理方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘(partial least squares method,PLS)判别分析模型,结果表明,经normalize预处理后模型的预测效果最好,因此选择normalize作为预处理
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(31801632),山西省高等学校科技创新项目(2019L0396)。
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利用高光谱(900~1700 nm)对完好、木栓化和烂果茄子进行识别研究。共采摘了252个茄子样本,包含完好茄子170个,木栓化茄子60个和烂果茄子22个,利用高光谱成像系统采集完好、木栓化和烂果3种区域一共252个样本的高光谱图像,然后提取合理的感兴趣区域(ROI)获得样本光谱数据。采用多种预处理方法进行光谱预处理,建立偏最小二乘(partial least squares method,PLS)判别分析模型,结果表明,经normalize预处理后模型的预测效果最好,因此选择normalize作为预处理
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