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—— 中國食品雜志社
為解決油茶果采摘期判斷不準確可能導致的茶油產(chǎn)量降低問題，應用高光譜成像技術結合化學計量法對油茶果成熟度進行定性判別。完成了高光譜圖像的曲率校正，分析不同成熟階段油茶果的光譜特征和理化特征的變化情況。使用4 種不同的分類算法建立基于全波段光譜數(shù)據(jù)的油茶果成熟度判別模型，發(fā)現(xiàn)支持向量機（support vector machine，SVM）模型的分類正確率最高為97%。結合5 種特征變量選擇方法對全波段光譜數(shù)據(jù)進行降維，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過競爭性自適應重加權算法（competitive adaptive reweighted sampling，CARS）選擇的特征波長建立的模型正確率最高為82%。提取高光譜圖像中的顏色特征和紋理特征建立SVM模型后發(fā)現(xiàn)，融合顏色特征和光譜特征建立的SVM模型的正確率高于使用單一的光譜特征（經(jīng)CARS降維）建立的模型正確率：訓練集分類正確率為95%，測試集正確率為93%。結果表明，利用高光譜成像技術能夠對不同成熟度的油茶果進行較準確的分類，為茶農(nóng)對油茶果最佳采摘期的判斷提供科學依據(jù)，在保障茶籽產(chǎn)量最大化、油質最優(yōu)化等方面具有重要意義。
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