农业机械学报

作者：许英超,王相友,印祥,胡周勋,岳仁才

单位：山东理工大学,山东理工大学,山东理工大学,山东理工大学,山东理工大学,

关键词：马铃薯;干物质;空间分布;可视化;高光谱

基金：国家重点研发计划项目(2016YFD0701603-02)和山东省农机装备研发创新计划项目(2017YF056)

采用可见-近红外高光谱检测系统对马铃薯中干物质进行快速检测，并最终实现其分布状态的可视化。采用9种光谱预处理方法对采集的马铃薯高光谱数据进行分析对比，得到标准正态变量（SNV）结合Savitzky-Golay平滑（SG）和一阶导数（FD）的预处理方法效果最好。经过光谱预处理后，采用正自适应加权算法-连续投影法（CARS-SPA）对光谱进行特征变量提取，获得22个变量。对所选变量不同的建模方法进行了比较，以偏最小二乘回归（PLSR）模型预测效果最优，预测集决定系数为0.849，均方根误差为0.878%，相对分析误差为2.312，优于全波段模型。将SNV-SG-FD-CARS-SPA-PLSR模型与高光谱图像结合，得到马铃薯干物质主要分布在内髓与维管束环之间、在内髓位置干物质含量最低、由内髓向外干物质逐渐增加的空间分布。内髓位置干物质质量分数最低，为12.16%，外层最高可达24.62%。结果表明：可见-近红外高光谱技术可准确、快速地实现马铃薯干物质的检测和空间分布的可视化。

来源：2018年第2期

《农业机械学报》期刊编辑部

查看农业机械学报杂志2018年第2期