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猕猴桃软腐病无损高光谱诊断技术研究

作  者:
翟依晨;张林;祝佳佳;龙艳;杨鑫睿;赵志博
单  位:
贵州大学农学院
关键词:
猕猴桃软腐病;高光谱成像技术;无损快速检测;机器学习
摘  要:
基于高光谱成像技术实现对猕猴桃软腐病的室内无损快速检测,以期为病果诊断、果实分选提供技术方案。在可见光-近红外波长范围内(400~1000 nm)采集病果与健康果的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(ROI),获得样本128个波段的高光谱数据,基于最小冗余最大相关(mRMR)特征排序算法,从中选择8个最优特征波段。使用标准正态变量变换(SNV)方法对高光谱数据进行预处理,将样本随机分配为测试和训练数据集,分别基于全波段和特征波段建立分类模型。同时,从自然发病果实分离软腐病菌,并鉴定其种类。结果表明:猕猴桃软腐病果实与健康果实的高光谱曲线存在明显区别。针对猕猴桃软腐病识别,可优化神经网络模型识别效果最好,从发病果实分离到葡萄座腔菌(Botryosphaeria dothidea)和甜樱间座壳属(Diaporthe eres)均为已知的猕猴桃软腐病菌,表明自然发病组分类结果可靠。本研究利用高光谱成像技术能准确区分贵长猕猴桃软腐病果实与健康果实,可实现猕猴桃软腐病早期无症状时期的无损快速检测,为采后果实分选提供了可靠技术。

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