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小麦蛋白质含量直接影响面粉的加工品质与经济价值。传统凯氏定氮法虽准确,但耗时且会破坏样品,难以满足快速检测需求。近红外高光谱成像为蛋白质无损估算提供了新方法,但海量波段也带来了较高的数据处理和设备成本。因此,如何筛选少量关键波长,在简化模型与硬件的同时保持估算精度,成为推动该技术实际应用的关键。针对这一问题,印度科学与创新研究院与澳大利亚皇家墨尔本理工大学联合团队利用高光谱成像技术,结合混合波长筛选与光谱分箱方法,从147个波长中锁定6个关键波长,实现了小麦蛋白质含量的准确估算,相关成果发表于《Food Chemistry》。 图1.实验流程:数据处理、光谱预处理、波长选择、光谱分箱及模型构建。实验设计研究团队采集了2021至2022年度印度5个小麦主产区的621份样本,蛋白含量覆盖9.5%至17.25%的宽幅范围。采用Resonon Pika NIR-320高光谱成像仪获取光谱数据,每份样本对应147个有效波长;主要光谱参数:光谱范围:900~1700 nm;采样间隔:4.9 nm;空间像素:320;采集系统配备4盏卤素灯,并置于暗室环境中,以减少外界杂散光干扰。原始图像分别通过白板和暗电流参考图像进行反射率校准;图像采集后,使用凯氏定氮法测定样品中的总蛋白质含量;图像处理:研究利用1088.1 nm波段建立二值掩膜,将小麦籽粒与背景分离并提取平均光谱;随后通过滤波和多种光谱预处理,降低噪声、表面纹理及光散射的影响;模型比较:研究比较了PLSR、SVR、ANN、CNN和Transformer五类模型,并将621份样品按8∶2划分为训练集和测试集,采用5折交叉验证优化模型;波长筛选:利用RF对所有147个波长进行重要性排序,保留前40个信息量最丰富的波长作为候选集。将GA与SVR结合,对40个候选波长进一步迭代寻优,最终锁定最优的6个波长;光谱分箱:通过光谱分箱(Spect...
发布时间: 2026 - 08 - 24
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内,Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病,科学家建立了3D卷积分网络模型,模型分类精度为95.73%,并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段,发现:敏感特征波段为733 nm,这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围(700-1000nm)是一致的。【试验方法】感染炭腐病的大豆:分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品,在测量病害程度之前,实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器:美国Resonon高光谱成像仪,型号:Pika XC (包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70 w卤素灯)。Pika XC性能:光谱通道数:240;波段范围400-1000 nm;分辨率:2.5 nm。(a)室内高光谱成像系统(b)不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像 (c)大豆茎秆内外部RGB图像病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成,其中,一个小的构架用于防止训练模型过饱和。2个图层(3*3mm空间维度,16个波段的光谱维度)作为第一个卷积分分层,4个3*3*16的图层作为第二个卷积分层,修正线性输入模型作为输出层。【结果分析】1....
发布时间: 2020 - 07 - 09
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INVASIVE SPECIES MAPPING USING LOW COST HYPERSPECTRAL IMAGERY Steven Jay1 – Research AssistantDr. Rick Lawrence1 – Associate ProfessorDr. Kevin Repasky2 – Associate ProfessorCharlie Keith2 – Research Assistant1Department of Land Resources and Environmental Science Montana State University – Bozeman2Department of Electrical & Computer Engineering Montana State University – Bozeman 128 AJM Hall Montana State University Bozeman, MT 59717 入侵物种的监测长久以来是一个耗时、昂贵且无效的工作。遥感是监测入侵物种的一种手段,然而,由于经费、时间和准确度的问题,限制了这种方法。 本研究评估了一款性价比较高的高光谱成像仪监测并区分坐落在草地生态系统的乳浆大戟(Euphorbia esul...
发布时间: 2016 - 09 - 05
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