基于有监督特征提取的生菜叶片农药残留浓度高光谱鉴别研究

被引:7
作者
孙俊 [1 ]
金夏明 [1 ]
毛罕平 [2 ]
刘枭 [1 ]
武小红 [1 ]
方敏 [1 ]
宗祥 [1 ]
机构
[1] 江苏大学电气信息工程学院
[2] 江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室
关键词
生菜; 监督; 非监督; 农药残留; 高光谱;
D O I
10.15889/j.issn.1002-1302.2014.05.053
中图分类号
S481.8 [];
学科分类号
摘要
为了保证人们对蔬菜的安全食用,研究了蔬菜叶片农药残留的无损检测方法。标准营养液无土栽培生菜样本,在成熟期按4种不同浓度,分别为1.250、0.830、0.600、0.375 mL/L,将氰戊菊酯农药雾状均匀喷洒至生菜叶片上,8 h后采集生菜叶片高光谱数据。采用标准归一化(SNV)算法对原始光谱进行预处理,分别利用基于非监督特征提取方法主成分分析(PCA)、局部保留投影(LPP)与基于监督特征提取方法线性判别分析(LDA)、局部保留投影(SLPP)对降噪后的光谱数据进行特征提取,统一选用支持向量机(SVM)作为分类器。利用相同的训练样本与测试样本进行分类试验,对生菜叶片农药残留浓度分类鉴别的结果为,PCA-SVM分类正确率为82.14%,LPP-SVM分类正确率为85.71%,LDA-SVM分类正确率为89.29%,SLPP-SVM分类正确率达到92.86%。结果表明,与非监督特征提取算法相比,监督特征提取算法由于充分利用了样本的类别特性,使得分类器对降维后的数据更加敏感,分类精度更高,其中SLPP-SVM的分类效果最好。
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