[1]孙俊,金夏明,毛罕平,等.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[J].江苏农业科学,2014,42(05):227-229.
　Sun Jun,et al.Study on detection of hyperspectral data of lettuce leaves with pesticide residue based on supervised feature extraction method[J].Jiangsu Agricultural Sciences,2014,42(05):227-229.
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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()

《江苏农业科学》[ISSN:1002-1302/CN:32-1214/S]

卷:
第42卷
期数:
2014年05期
页码:
227-229
栏目:
质量安全与检测分析
出版日期:
2014-05-25

文章信息/Info

Title:
Study on detection of hyperspectral data of lettuce leaves with pesticide residue based on supervised feature extraction method
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
1.江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江 212013； 2.江苏大学江苏省现代农业装备与技术重点实验室，江苏镇江 212013
Author(s):
Sun Jun; et al
关键词:
生菜; 监督; 非监督; 农药残留; 高光谱
Keywords:
-
分类号:
A
DOI:
-
文献标志码:
S126；S481+.8
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。
Abstract:
-

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2013-08-13
基金项目：国家自然科学基金（编号：31101082、61075036）；江苏高校优势学科建设工程（编号：苏政办发［2011］6号）；国家级大学生创新创业训练计划（编号：201310299011）；江苏省高等学校大学生创新创业训练计划(编号：201310299011Z)。
作者简介：孙俊（1978—），男，江苏泰兴人，博士，副教授，研究方向为计算机技术在农业工程中的应用。Email:sun2000jun@ujs.edu.cn。
更新日期/Last Update: 2014-05-25