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Position: Home > Articles > Detection of chestnut production place based on visible and near-infrared spectroscopy Journal of Chinese Agricultural Mechanization 2021,42 (12) 189-194,203

基于可见/近红外光谱技术的板栗产地识别

作  者:
杨雨图;熊杰;司万;方会敏;黄玉萍
单  位:
江苏大学农业工程学院;南京林业大学机械电子工程学院
关键词:
板栗;产地;可见/近红外光谱技术;光谱预处理方法;波长范围
摘  要:
采用可见/近红外光谱分析技术对河北和安徽两个产地的板栗进行检测分级,获得板栗样品在600~1100 nm波长区间的可见/近红外光谱,采用偏最小二乘判别分析(PLSDA)进行建模,比较不同预处理方法和波长范围对PLSDA模型精度的影响.结果 显示,不同预处理方法对模型性能影响较大,一阶导数预处理在全波长范围所建PLSDA模型性能最优,校正集和验证集的决定系数分别为0.884和0.863,均方根误差分别为0.170和0.191.不同波长范围也会影响模型的预测和识别性能,在波长区间为750~1000 nm的光谱所建立的PLSDA模型性能要高于全波长光谱所建立的模型性能,其中经过Savitzky-Golay平滑预处理后,模型性能的提高最为明显,且其与原始光谱在校正集和验证集的敏感性和特异性均达到最优,即识别率均可达到100%.因此,可见/近红外光谱分析技术能够对板栗产地进行鉴别.
译  名:
Detection of chestnut production place based on visible and near-infrared spectroscopy

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