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多光譜成像技術結合機器學習判別辣椒種子品種

瀏覽次數:1407 發布日期:2022-4-15  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負

當種子中混入非種子材料或低價值種子品種混入高價值品種時,會給種植者或企業造成損失。因此,種子品種的成功鑒別對于提高種子價值至關重要。近年來,卷積神經網絡(CNN)已被用于種子品種的分類。研究了利用多光譜成像結合一維卷積神經網絡(1D-CNN)對辣椒種子品種進行分類的可行性。三個品種樣品總數為1472個,研究了三個品種在365nm和970nm之間的平均光譜曲線。使用光譜的全波段或通過連續投影算法(SPA)選擇的特征波段分析數據。SPA從19個波段(430、450、470、490、515、570、660、780 和 880 nm)中提取了9個特征波段。使用K最近鄰(KNN)、支持向量機(SVM)和1D-CNN全波段開發的三種分類模型的分類準確率分別為85.81%、97.70%和90.50%。在全波段下,SVM和1D-CNN的表現明顯優于KNN,SVM的表現略好于1D-CNN。使用特征波段,SVM和1D-CNN的測試準確率分別為97.30%和92.6%。1D-CNN的分類準確率雖然不是最高的,但操作簡單,是辣椒種子品種預測最可行的方法。
 

圖1.三種辣椒種子,從左到右:‘牛角’辣椒、‘切門田’辣椒、‘天鷹’辣椒


圖2顯示了三個辣椒種子品種的平均光譜曲線。三個品種在近紅外或紫外波段的光譜曲線沒有明顯差異。但在可見光波段,3條曲線的反射率差異明顯,這表明用多光譜數據區分三個辣椒品種的可能性。
 

圖2.三個辣椒品種的平均光譜曲線


使用KNN對三個辣椒品種進行分類,樣本是隨機抽取的。隨著k值的變化,分類精度也發生了變化。k值取1~6,分類準確率分別為82.43%、83.11%、85.81%、82.43%、82.43%、82.43%。 結果表明,當k值繼續增加時,準確率并沒有提高。由結果得出,當k=3時,分類準確率最好(85.81%)。使用SVM分類模型對三種辣椒進行分類。訓練集和測試集的準確率分別為99.30% 和97.70%。圖2顯示了SVM模型的訓練和測試集的預測和真實類別。
 


圖2.使用RBF核函數的SVM模型的預測結果比較。(a)訓練集,(b)測試集


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