基于高光谱成像技术的宁夏枸杞产地溯源鉴别

本研究基于高光谱成像（400～1 000 nm）结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法。获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5个不同产地的枸杞高光谱图像，并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据。同时使用多种预处理方法消除光谱的干扰信息，研究表明基于归一化反射光谱的判别模型表现出较好的性能。进一步地采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、粒子群优化算法、迭代保留信息变量算法（iteratively retaining informative variables,IRIV）和CARS+IRIV选择特征波长。研究结果表明CARS+IRIV选取波长建立的简化模型性能最优，从二元分类到五元分类模型，特征波长仅占全波长的15.6%～27.7%，预测集准确率分别为97.7%、90.9%、89.2%、87.1%。此外，为了更加直观辨别分类种类，使用混淆矩阵可视化最佳简化分类模型。在对宁夏枸杞分类中获得了令人满意的灵敏度、特异性和Kappa系数。综上，高光谱成像技术结合化学计量学方法可有效鉴...