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高光谱成像的甜瓜嫁接愈合状态早期分类检测

文献类型： 中文期刊

作者： 杨杰锴;郭志强;黄远;高宏盛;金科;吴香帅;杨杰

作者机构：

关键词： 高光谱成像;甜瓜嫁接;光谱预处理;特征提取;分类识别模型

期刊名称：光谱学与光谱分析

ISSN： 1000-0593

年卷期： 2022 年 42.0 卷 07 期

页码：

收录情况： SCIE（2022版） ; EI（2022版） ; 北大核心（2020版） ; CSCD（2021-2022年度） ; 科技核心（2021版）

摘要： 嫁接的目的是为了提高植物抗土传病害和非生物逆境的能力。甜瓜嫁接愈合状态的早检测是当前育苗厂工业化发展的重要需求。在标准正态变量变换-Savitzky-Golay平滑-二阶导数（SNV-SG-SD）预处理基础上提出了融合嫁接差异信息的竞争性自适应重加权算法-连续投影法（DIS-CARS-SPA）特征提取算法，并建立了基于网格寻优径向基核函数支持向量机（GS-RBF-SVM）分类模型，实现了基于高光谱成像的甜瓜嫁接愈合状态早期分类检测。首先采集以南瓜为砧木，甜瓜为接穗的嫁接成活苗和非成活苗愈合期1～7 d内的高光谱图像，分别采用9种光谱预处理方法，2种特征提取算法和5种优化算法4种核函数支持向量机（SVM）分类模型进行分析。结果显示，SNV-SG-SD光谱预处理、 DIS-CARS-SPA特征提取和GS-RBF-SVM分类模型效果最好。利用该模型进一步分析，在同一天不同类型二分类中，愈合期1～7 d内任何一天的分类准确率均能达到99%以上；在不同天嫁接成活苗二分类中可达90.17%以上；在不同天嫁接非成活苗二分类中可达97.03%以上；在不同天不同类型十四分类中可达到96.85%,比未融合嫁接差异信息的CARS-SPA特征提取方法准确率提高了0.59%,比只预处理未特征提取方法提高了3.37%。结果表明，所提出的方法不仅能实现同一天不同类型二分类，还能实现不同天同一类型的二分类，不同天不同类型的多分类。在实际应用中，可将分类时间点提前到嫁接后第1天（肉眼观察第3～4天，机器视觉技术第1～2天）,同时第3天均是嫁接成活苗和非成活苗的差异突变天数，嫁接成活苗状态可分为弱—中—强三个阶段，非成活苗状态可分为弱—更弱两个阶段，该结论能为甜瓜嫁接苗生产提供有效指导，具有一定的理论和实践价值。

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