基于高光谱图像的玉米种子产地与年份鉴别.pdf

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1、基于高光谱图像的玉米种子产地与年份鉴别王庆国’，黄敏，朱启兵，孙群。(1．汀南大学轻I过程先进控制教箭最点实验童，苏无锡214122；2．中农业大学农学生物技术学院，北京1()0193)摘要：提出了一种利用高光谱图像技术对玉米种子产地和年份的鉴别方法。首先采用高光谱成像系统采集不同产地和年份的玉米种子高光谱图像，利用主动轮廓模型对玉米种子高光谱图像进行轮廓提取。得到每粒玉米在400～1000nm共233个波段范围内的4个光谱特征，利用不同的特征及预处理方式结合偏最小二乘判别分析建立玉米种子的产地和年份鉴别模型。结果显示。利用最佳

2、特征及预处理方式建立的玉米种子产地和年份鉴别模型中，训练集和测试集精度分别为99．11％和98．39％。研究结果表明。利用高光谱图像技术对玉米种子的产地和年份进行无损鉴别是可行的。关键词：高光谱图像；玉米种子；产地；年份；偏最小二乘判别分析中图分类号：TP391．4：S513文献标志码：A文章编号：1673D1689(2014)02—0163—08GeographicalOriginandYearsIdentificationofMaizeSeedsBasedontheHyperspectralImageWANGQingguo，

3、HUANGMin，ZHUQibing，SUNQun(1．KeyLaboratoryofAdvancedProcessControlforLightIndustry，MinistryofEducation，JiangnanUniversity，Wuxi214122，China；2．CollegeofAgricultureandBiotechnology，ChinaAgricuhuralUniversity，Beijing100193，China)Abstract：Hyperspectralimagetechnologywasinv

4、estigatedtoidentifythegeographicaloriginandyearsofmaizeseeds．First，hyperspectralimagesofdifferentgeographicaloriginandyearswereacquiredusinghyperspectralimagingsystem．Subsequently，fourspectralfeaturesofeachmaizeseedcoveredthespectralregionof400-1000nmcontained233wave

5、lengthswereextractedutilizingtheresultsofactivecontourmode1．Final，theidentificationmodelsweredevelopedusingdifferentspectralcharacteristicsandpreprocessingmethodscoupledwithpartialleastsquaresdiscriminantanalysis．Theresultshowedthattheaccuracyrateoftrainingandtesting

6、setwas99．11％and98．39％forgeographicaloriginandyearsidentificationusingoptimalfeatureandpreprocessingmethod，respectively．Itisindicatedthathyperspectralimagetechnologyisaneffectivemethodtoidentifythegeographicaloriginandyearsofmaizeseeds．Keywords：hyperspectralimage，maiz

7、eseeds，geographicalorigin，years，partialleastsquaresdiscriminantanalysis收稿日期：2013-07—08基金项目：国家自然科学基金项目(61271384，61275155)；江苏省自然科学基金项目(BK2011148)；中国博士后基金项目(2011M500851)。通信作者：黄敏(1974一)，女，辽宁铁岭人，工学博士，博士后，教授，硕士研究生导师，主要从事近红外成像和高光谱图像技术分析方面的研究。E—mail：huangmzqb@163．tom毒品5生物披木学

8、j艮2014年第33卷第2期1630翁籁蛰藤WANL~ulngguo，etal：LjeOgrapnlcalungmanaYearslaentlflCatlonofMaizeSeedsBasedontheHyperspectratImage玉米(ZeamaysL．