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基于中红外光谱技术鉴别转基因大豆的方法研究
  • ISSN号:1000-0593
  • 期刊名称:《光谱学与光谱分析》
  • 时间:0
  • 分类:S371[农业科学—农产品加工;农业科学—农艺学]
  • 作者机构:浙江大学生物系统工程与食品科学学院,浙江杭州310058
  • 相关基金:国家科技支撑计划项目(2015BAD19B03); 国家(863)计划项目(2012AA101903); 浙江省公益性技术应用项目(2014C32103); 国家自然科学基金项目(61273062)资助
中文摘要:

为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别,采用高光谱图像技术,通过提取草莓样本ROI的平均光谱,计算已有的八个成熟度参数Ind1,Ind2,Ind3,IAD,I1,I2,I3,I4的参数值,并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度(成熟、接近成熟、未成熟)草莓样本的分类识别效果,发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳,建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%;基于草莓样本的光谱特征,提取与草莓成熟度相关的三个波长535,675和980nm,并基于这三个波长和已有的参数形式,构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数:i1,i2,i3,i4,通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果,发现基于参数i1,i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好,建模集和预测集识别准确率为95.83%,95.83%,95.83%和95%,95%,96.67%。结果表明新建立的多光谱参数i1,i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别,为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。

英文摘要:

In order to establish new multispectral indexes for automatic identification of strawberry ripeness,hyperspectral imaging technology was applied in this paper.Eight indexes:Ind_1=R_(730)+R_(640)-2×R_(680),Ind_2=R_(680)/(R_(640)+R_(730)),Ind_3=R_(675)/R_(800),IAD=log10(R_(720)/R_(670)),I_1=R_(650)/R_(550),I_2=R_(650)/R_(450),I_3= R_(650)/(R_(450)+R_(550)),I_4=2×R_(650)-(R_(550)+R_(450))were calculated by extracting average spectral of strawberry samples and their identification effects of strawberry samples in three ripening stages(mature,nearly mature and immature)were judged with Fisher linear discriminant(FLD).The result showed that the identification effects of linear discriminant analysis model based on index I4 was the best among 8 indexes and the identification accuracy of modeling and prediction set was 90% and 91.67% respectively.Three wavelengths(535,675,980nm)related to strawberry ripeness were extracted based on average spectral of strawberry samples and 4new indexes were established based on these three wavelengths:i_1=2×R_(675)-(R_(980)+R_(535)),i_2=R_(675)/(R_(980)+R_(535)),i_3=(R_(675)-R_(535))/(R_(675)+R_(535)),i_4=[R_(675)-(R_(535)+R_(980))]/[R_(675)+(R_(535)+R_(980))].The identification effects was judged with FLD and the results showed that the effects of linear discriminant analysis models based on i1,i2,i4 were better than index I4 and the identification accuracy of modeling and prediction set was 95.83%,95.83%,95.83% and 95%,95%,96.67% respectively.In conclusion,new established indexes i1,i2,i4 could be used in automatic identification of strawberry ripeness.

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期刊信息
  • 《光谱学与光谱分析》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国光学学会
  • 主编:高松
  • 地址:北京海淀区魏公村学院南路76号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:chngpxygpfx@vip.sina.com
  • 电话:010-62181070
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-0593
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2200/O4
  • 邮发代号:82-68
  • 获奖情况:
  • 1992年北京出版局编辑质量奖,1996年中国科协优秀科技期刊奖,1997-2000获中国科协择优支持基础性高科技学术期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国生物医学检索系统,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:40642