典型文献
基于高光谱成像技术的中药栀子产地识别
文献摘要:
为实现快速无损识别中药栀子的产地,建立一种基于高光谱成像技术的方法.利用高光谱成像系统分别从可见-近红外波段(410~990 nm,VNIR)和短波红外波段(950~2 500 nm,SWIR)获取8个产地栀子样品的高光谱图像,使用ENVI 5.3软件提取并计算感兴趣区域内的平均光谱反射率,最终获得1 600个样品的光谱数据.将VNIR和SWIR的光谱数据结合即得覆盖410~2 500 nm的可见-短波红外波段(即融合波段)光谱数据.从VNIR、SWIR和融合波段这3个维度,使用多元散射校正、Savitzky-Golay平滑、标准正态变换、一阶导数(FD)和二阶导数等5种常用的预处理方法,对3组光谱数据进行降噪处理.使用偏最小二乘判别分析、线性支持向量机分类器(LinearSVC)和随机森林这3种分类算法分别建立栀子产地识别模型.结果表明,融合波段光谱数据经FD预处理后建立的栀子产地识别模型结果较好.根据混淆矩阵评估结果,使用LinearSVC构建的模型预测集识别准确率达到100%,确定栀子产地最佳识别模型为融合波段-FD-LinearSVC.因此,高光谱技术能够实现快速、无损、准确地识别不同产地栀子样品,可为栀子及其他中药材鉴别检测提供技术参考.
文献关键词:
高光谱成像;栀子;产地;模式识别
中图分类号:
作者姓名:
周聪;王慧;杨健;张小波
作者机构:
中国中医科学院中药资源中心道地药材国家重点实验室培育基地,北京100700;江西中医药大学院士工作站,江西南昌330004;江西省道地药材质量评价研究中心,江西赣江新区330000
文献出处:
引用格式:
[1]周聪;王慧;杨健;张小波-.基于高光谱成像技术的中药栀子产地识别)[J].中国中药杂志,2022(22):6027-6033
A类:
B类:
高光谱成像技术,栀子,产地识别,快速无损,光谱成像系统,近红外波段,VNIR,短波红外,SWIR,子样,高光谱图像,ENVI,感兴趣区域,光谱反射率,光谱数据,数据结,多元散射校正,Savitzky,Golay,正态变换,一阶导数,FD,二阶导数,预处理方法,降噪处理,偏最小二乘判别分析,线性支持向量机,支持向量机分类器,LinearSVC,分类算法,识别模型,混淆矩阵,识别准确率,高光谱技术,不同产地,中药材鉴别,鉴别检测,模式识别
AB值:
0.263906
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