【摘 要】
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为考察近红外光谱对玉米种子的品种识别与产地识别性能,采集了8个玉米品种波长范围为12 000~4 000 cm-1的近红外光谱数据,并基于此数据研究了基于PCA的光谱数据特征的提取方
【机 构】
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中国石油大学（华东）地学院,青岛农业大学农学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(31201133);山东省自然科学基金(ZR2009DQ019);青岛市科技发展计划(11-2-3-20-nsh)
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为考察近红外光谱对玉米种子的品种识别与产地识别性能,采集了8个玉米品种波长范围为12 000~4 000 cm-1的近红外光谱数据,并基于此数据研究了基于PCA的光谱数据特征的提取方法,并探讨了神经网络(ANN)和支持向量机模型(SVM)在品种识别上的性能,进一步研究了玉米品种的产地识别技术,且比较了传统可见光图像的品种识别。研究发现:基于近红外的玉米品种识别,在6个主分量的情况下整体上性能达到90%以上;SVM算法较ANN算法稳定可靠,更适合于小样本情况下的光谱分析;基于光谱的品种识别与基于可见光图像的品种识别效果相当;另外发现同一品种在不同产地上其光谱特征差别较大,据此可以应用光谱进行产地鉴别,鉴别力达到95%以上。本研究所构建的方法对玉米品种识别和产地识别具有积极意义。
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