基于高光谱成像技术的鲜烟叶叶位识别方法OA北大核心CSTPCD
为实现鲜烟叶叶位的快速无损识别,以不同着生部位烟叶为研究对象,应用高光谱成像技术,构建基于特征光谱的鲜烟叶叶位判别模型。首先,利用标准正态变换(SNV)、二阶导数(2ND)、SavitzkyGolay卷积平滑(SG)和多元散射校正(MSC)4种光谱预处理方法对烟叶原始高光谱数据进行处理,然后采用预处理后的全波段光谱数据和特征波段光谱数据,构建基于支持向量机(SVM)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和反向传播神经网络(BPNN)的鲜烟叶叶位识别…查看全部>>
李粉粉;王爱霞;赵晨;白涛;毛岚;张豹林;李生栋;宋朝鹏;王涛
河南农业大学烟草学院,河南郑州450002河南中烟工业有限责任公司,河南郑州450016河南中烟工业有限责任公司,河南郑州450016云南省烟草公司曲靖市公司,云南曲靖655000云南省烟草公司曲靖市公司,云南曲靖655000云南省烟草公司曲靖市公司,云南曲靖655000云南省烟草公司曲靖市公司,云南曲靖655000河南农业大学烟草学院,河南郑州450002河南农业大学烟草学院,河南郑州450002 云南省烟草公司曲靖市公司,云南曲靖655000
农业科学
烟叶叶位无损识别高光谱成像光谱特征
《河南农业科学》 2024 (2)
P.144-151,8
中国烟草总公司科技重点研发项目(110202102007)中国烟草总公司云南省公司资助项目(2021530000241036)。
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