基于FISS成像光谱系统的牛奶品种识别研究
介绍了自主研制的地面成像光谱辐射测量系统(Field ImagingSpectrometer System,FISS),并利用FISS对14种典型牛奶样品扫描成像,获得牛奶高光谱图像“立方体”。首先剔除2个异常样品,对剩余12种牛奶样品基于图像“立方体”随机取样,每种牛奶各取100个,共1200个像元样本;为消除高频随机噪声和基线偏移,改善多重共线性,对所有样本做移动平均平滑和一阶微分预处理,再运用Wilks’1ambda逐步法选择的特征波长点建立牛奶多类判别分析模型。结果表明,对12种牛奶样本混合识别,其特征波长点有42个,逐一回代重判别总体精度高达95.5％,其中蒙牛、伊利和光明三种原味酸奶的总体正确识别率为88.3％;对这三种原味酸奶构成的样本子集单独识别,基于入选的14个特征波长点建模,其总体正确识别率为88.7％。这说明FISS能够用于牛奶品种识别研究,还发现为实现有针对性的牛奶品种鉴别,同类型不同厂家生产的牛奶最好单独识别,这不仅能减少模型变量,提高模型运算效率和稳定性,也能提高判别的总体精度。
地面成像光谱辐射测量系统 牛奶品种识别 随机噪声 基线偏移
黄长平 张立福 张晓红 郑兰芬 童庆禧
中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京 100101 中国科学院研究生院,北京 100039 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京 100101
国内会议
上海
中文
70-75
2010-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）