近红外高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量

S436.611%TP391.4; [目的]运用高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量.[方法]利用900～1 700 nm近红外高光谱成像和多元回归模型对多品种酿酒葡萄成熟期不同阶段果皮花色苷含量进行预测建模.采集成熟期4～5个阶段的6个品种共75组酿酒葡萄样本的高光谱图像,运用不同预处理方法对光谱数据进行处理.基于主成分分析(PCA)和连续投影法(SPA)降维,将化学方法测量结果作为花色苷含量的参考值,采用支持向量回归(SVR)建立花色苷含量预测模型.[结果]SPA-SVR模型性能优于其他模型,其预测决定系数(R2P)为0.869 1,均方根误差(RMSEp)为0.135 9.[...

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Published in华南农业大学学报 Vol. 39; no. 5; pp. 110 - 117
Main Authors 杨蜀秦, 彭康, 刘旭
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 农业部农业物联网重点实验室,陕西杨凌712100%西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌,712100%西北农林科技大学葡萄酒学院,陕西杨凌,712100 01.09.2018
西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100
Subjects
支持向量回归
高光谱成像
酿酒葡萄
连续投影法
花色苷
果皮
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ISSN1001-411X
DOI10.7671/j.issn.1001-411X.2018.05.016

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Summary:S436.611%TP391.4; [目的]运用高光谱成像技术检测成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量.[方法]利用900～1 700 nm近红外高光谱成像和多元回归模型对多品种酿酒葡萄成熟期不同阶段果皮花色苷含量进行预测建模.采集成熟期4～5个阶段的6个品种共75组酿酒葡萄样本的高光谱图像,运用不同预处理方法对光谱数据进行处理.基于主成分分析(PCA)和连续投影法(SPA)降维,将化学方法测量结果作为花色苷含量的参考值,采用支持向量回归(SVR)建立花色苷含量预测模型.[结果]SPA-SVR模型性能优于其他模型,其预测决定系数(R2P)为0.869 1,均方根误差(RMSEp)为0.135 9.[结论]将近红外高光谱成像技术应用于多品种成熟期酿酒葡萄果皮的花色苷含量的快速无损检测具有良好的可行性.
ISSN:1001-411X
DOI:10.7671/j.issn.1001-411X.2018.05.016