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—— 中國(guó)食品雜志社
本研究系統(tǒng)量化分析不同感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）特征（部位、形狀、尺度）與獼猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）預(yù)測(cè)精度的相關(guān)性規(guī)律，以構(gòu)建集成高光譜成像與ROI優(yōu)選的獼猴桃SSC預(yù)測(cè)模型框架。針對(duì)全果ROI區(qū)域光譜數(shù)據(jù)，分別利用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、Savitzky-Golay（SG）平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（standard normal variate，SNV）及SNV-SG平滑方法進(jìn)行預(yù)處理，建立偏最小二乘回歸模型以預(yù)測(cè)獼猴桃SSC，并通過(guò)性能分析確定模型處理策略。進(jìn)一步分別提取獼猴桃赤道、花萼、果梗處不同形狀、尺度組合ROI光譜信息進(jìn)行模型預(yù)測(cè)精度對(duì)比。結(jié)果表明，SNV預(yù)處理效果最佳，全果ROI預(yù)測(cè)集的決定系數(shù)（RP2）＝0.832 7、預(yù)測(cè)均方根誤差（root mean square error of prediction，RMSEP）＝0.387 1。ROI特征對(duì)獼猴桃SSC預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性有顯著影響，呈現(xiàn)“赤道＞花萼＞果梗”“圓形＞方形”“小尺度＞大尺度”的影響規(guī)律；而赤道處小圓形ROI預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)，RP2＝0.917 3、RMSEP＝0.221 7。本研究驗(yàn)證了高光譜圖像ROI優(yōu)選對(duì)模型性能的關(guān)鍵作用，明確了“赤道-圓形-小尺度”的組合特征優(yōu)勢(shì)，可為利用高光譜技術(shù)提高獼猴桃SSC預(yù)測(cè)效果提供有效途徑。
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