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利用便攜式高光譜成像儀的田間肥城桃品質(zhì)和成熟度無損預(yù)測(cè)研究
瀏覽次數(shù):1467發(fā)布日期:2022-03-02

肥城桃因其良好的品質(zhì)和豐富的營(yíng)養(yǎng)而廣受消費(fèi)者喜愛,但肥城桃作為一種呼吸性氣候的水果,其水分含量很高,容易變色、變軟后變質(zhì)。在日常的生產(chǎn)中,成熟的桃子通常采摘下來后就立即食用,而中熟的桃子被采摘下來后需要經(jīng)過運(yùn)輸或儲(chǔ)存很長(zhǎng)一段時(shí)間才能上市。在此期間,桃子的質(zhì)量屬性(諸如可溶性固溶物含量和硬度等)會(huì)不斷地快速變化,因此本文通過使用江蘇雙利合譜相機(jī)GaiaField-V10E采集高光譜圖像,并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)來確定肥城桃的內(nèi)部質(zhì)量和判別不同成熟度階段的肥城桃。

圖1果園現(xiàn)場(chǎng)高光譜圖像采集和光譜處理
表1 肥城桃可溶性固溶物含量和硬度含量分布及數(shù)據(jù)集劃分
 

圖1為現(xiàn)場(chǎng)圖像采集照片和對(duì)高光譜圖像中的光譜進(jìn)行提取和處理。文章采用SPXY法將160個(gè)樣品劃分為100個(gè)校正集和60個(gè)預(yù)測(cè)集,集合劃分結(jié)果和指標(biāo)如表1所示,圖2為中熟和成熟的肥城桃子的平均光譜反射率與標(biāo)準(zhǔn)偏差的示意圖。

圖2 中熟和成熟的肥城桃子的平均光譜反射率與標(biāo)準(zhǔn)偏差


文章采用CARS算法和隨機(jī)跳蛙(RF)算法提取有效波長(zhǎng),并基于特征波長(zhǎng)建立可溶性固溶物含量(SSC)和硬度的多元線性回歸(MLR)模型,建模效果如圖3所示。其中SSC的RF-MLR預(yù)測(cè)模型較好,Rv2為0.88,RMSEV為0.54,硬度的CARS-MLR預(yù)測(cè)模型較好,Rv2為0.81,RMSEV為1.17。


圖3 SSC(a)和硬度(b)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值散點(diǎn)圖
圖4 SFS算法提取的兩個(gè)波長(zhǎng)
 

在此基礎(chǔ)上,文章采用順序前向選擇(SFS)算法提取兩個(gè)有效波長(zhǎng)(957nm,518nm),如圖4所示。隨后使用LIBSVM模型對(duì)肥城桃子的成熟度進(jìn)行辨別,如圖5所示,圖5a為模型選取的最佳核參數(shù)C=5.7和γ=16,圖5b為模型分類識(shí)別的準(zhǔn)確率,分類識(shí)別精度達(dá)到91.7%。


圖5 LIBSVM模型對(duì)肥城桃子成熟期的判別


 

參考文獻(xiàn):Shao Y, Wang Y , Xuan G , et al. In-field and non-invasive determination of internal quality and ripeness stages of Feicheng peach using a portable hyperspectral imager[J].Bigosystem Engineering, 212(2021):115-125.