高光谱成像技术在作物种子方面的应用

作者：彭晓伟,张爱军,王楠,赵丽

摘要：作物种子作为种植业最基本、最原始的生产资料,选择出高质量的种子直接决定着农业生产的经济效益和生产效益。高光谱成像技术出现于20世纪80年代,具有无损、快速成像以及“图谱合一”等特点。运用高光谱成像技术在作物种子方面的研究,前人主要集中于作物种子的品种鉴别、活力检测和种子品质检测等方面。在前人的研究基础上进行深化总结凝炼可知,高光谱成像在作物种子品种鉴别研究主要应用数据处理模型包括偏最小二乘法(partial least squares,PLS)、Ada-Boost算法、极限学习机(extreme learning machine,ELM)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和人工神经网络(artificial neural network,ANN)等。综上所述,本研究旨在为各种类型的作物种子研究提供最佳的光谱范围、样本种类、降噪方法、特征波段提取和模型建立等方面的依据,且对未来研究的方向提供了建议。

发文机构：河北农业大学资源与环境科学学院 河北省山区研究所 河北农业大学机电工程学院 河北农业大学国土资源学院

关键词：光谱成像技术作物种子特征波段检测spectral imaging technologycrop seedscharacteristic banddetection

分类号： S127[农业科学—农业基础科学]TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]