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题名高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类
被引量：13
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作者
吉海彦
任占奇
饶震红
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机构
中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室
中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室
中国农业大学理学院
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出处
《发光学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期1778-1784,共7页
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基金
十三五"国家重点研发计划(2016YFD0200602)资助项目~~
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文摘
利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900～1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型(线性判别模型)。筛选出的8个特征波长为1 439. 3,1 442. 5,1 445. 8,1 449,1 452. 3,1 455. 5,1 458. 7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0. 993且10次交叉验证的标准差为0. 009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。
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关键词
高光谱成像技术
菠菜叶片
农药残留种类
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Keywords
hyperspectral imaging technology
spinach leaves
pesticide residue types
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分类号
O433.4
[机械工程—光学工程]
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