通过使用超光谱成像来非破坏性检测木叶中的蛋白质含量

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 频谱学是一种光谱学.
• 数据分析 数据分析

背景情况:

• 树叶蛋白质含量对于质量评估至关重要.
• 检测蛋白质需要准确和非破坏性的方法.

研究的目的:

• 开发一种快速,非破坏性的方法,使用高光谱成像 (HSI) 检测树叶蛋白质含量.
• 为了比较不同的光谱范围和数据处理方法,以实现最佳的蛋白质检测.

主要方法:

• 在三个光谱范围 (400-1000 nm,900-1700 nm,400-1700 nm) 中利用过光谱成像 (HSI).
• 应用的光谱预处理 (SNV,萨维茨基-戈莱,MSC) 和特征提取 (SPA,CARS,RF).
• 使用部分最小平方 (PLS) 和最小平方支持向量机 (LS-SVM) 构建回归模型.

主要成果:

• 最优模型结合了标准正常变量 (SNV) 预处理,连续投影算法 (SPA) 特性提取和LS-SVM,实现了0.93.9的R2.
• 短波红外 (SWIR) HSI范围 (900-1700 nm) 提供了最佳性能.
• 蛋白质分布图显示,健康的叶子分布均,静脉中的度较低.

结论:

• 快速,非破坏性和高精度检测木叶蛋白质含量是可行的使用SWIR HSI.
• 该SNV-SPA-LS-SVM算法提供了一种有效的方法来分析蛋白质含量的超光谱数据.