正常、缺素和黄龙病柑桔叶片高光谱成像快速诊断

应用高光谱成像技术,结合峰值比判别法和偏最小二乘判别法,探讨快速无损诊断正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的可行性。在374.28~1 016.89nm可见近红外光谱范围内,采集了正常、缺素和黄龙病柑桔叶片的高光谱数据。以主叶脉为轴线,两侧各选一个长约60像素、宽约30像素的椭圆形感兴趣区域。提取两个感兴趣区域的平均反射率光谱,经相关分析,筛选出502.79和374.28nm一对特征波长,建立了正常叶片的峰值比判别模型,模型误判率为1.7%,但该模型无法区分缺素和黄龙病叶片。采用二阶导数结合平滑光谱预处理方法,处理反射率光谱,建立了缺素和黄龙病叶片偏最小二乘判别模型。采用留一法交互验证确定最佳主成分因子数为17,建模相关系数为0.96,建模标准差为0.13,模型对两类叶片分类正确率都达到了100%。在此基础上,提出了峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型相结合的不同类别叶片二步快速诊断法。采用未参与建模的正常、缺素和黄龙病叶片各10片,评价模型的分类能力,模型分类正确率达到了96.7%。实验结果表明:应用高光谱成像技术,结合由峰值比判别模型和偏最小二乘判别模型构成的二步判别法,快速识别正常、缺素和黄龙病柑桔叶片是可行的。