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基于高光谱图像区域特征优选的猕猴桃可溶性固形物含量无损预测模型研究

文献类型： 中文期刊

作者： 卞子晗;陈谦;李佳利;刘子涵;帅博宇;欧阳凌欢;赵峙尧;钱建平

作者机构：

关键词： 高光谱成像技术;猕猴桃;可溶性固形物;感兴趣区域;特征优选

期刊名称：食品科学

ISSN： 1002-6630

年卷期： 2025 年

页码：

收录情况： EI（2025版） ; ; 北大核心（2023版） ; ; CSCD（2025-2026年度） ; ; 科技核心（2024版） ; ; 农林核心（2024版）

摘要： 高光谱成像技术可以有效预测猕猴桃可溶性固形物（Soluble Solids Content， SSC），其中光谱图像感兴趣区域选取（Region of Interest， ROI）直接影响SSC含量预测效果。本研究系统量化分析不同ROI区域特征（部位、形状、尺度）与猕猴桃SSC预测精度的相关性规律，以构建集成高光谱成像与ROI优选的猕猴桃SSC预测模型框架。针对全果ROI区域光谱数据，分别利用多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction，MSC）、Savitzky–Golay（SG）平滑、标准正态变量变换（Standard Normal Variable， SNV）及SNV-SG平滑方法进行预处理，建立偏最小二乘回归模型以预测猕猴桃SSC含量，并通过性能分析确定模型处理策略。进一步，分别提取猕猴桃赤道、花萼、果梗处不同形状、尺度组合ROI光谱信息进行模型预测精度对比。结果表明，SNV预处理效果最佳，全果ROI预测R2P=0.8327，RMSEP=0.3871。ROI的区域特征对猕猴桃SSC预测准确性有显著影响，表现为“赤道>花萼>果梗”、“圆形>方形”、“小尺度>大尺度”的影响规律；而赤道处小圆形ROI预测结果最优，R2P=0.9173，RMSEP=0.2217。本研究验证了高光谱图像ROI区域优选对模型性能的关键作用，明确了“赤道-圆形-小尺度”的组合特征优势，为利用高光谱技术提高猕猴桃可溶性固形物含量预测效果提供了有效途径。

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