摘 要: | 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...
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