[发明专利]基于高光谱成像技术的枸杞子品种识别方法

权利要求书

1.一种基于高光谱成像技术的枸杞子品种识别方法，包括如下步骤：1)对同一产地不同品种的枸杞子进行光谱扫描，收集1000～2400nm波段的高光谱数据；

所述不同品种同一产地的枸杞子的品种为宁杞1号、宁杞5号、宁杞7号、宁杞9号和蒙杞1号中的至少一种；

所述不同品种同一产地的枸杞子的产地为新疆、内蒙、甘肃、青海和宁夏中的至少一种；

所述光谱扫描步骤中，摆放枸杞子时，突出每一颗粒的特征，尽量没有重叠的紧密摆放；

样本数量大于等于300；

采用高光谱成像仪进行所述光谱扫描；

所述光谱扫描的条件如下：所述高光谱成像仪的镜头与所述枸杞子的距离为20～30cm；平台移动速度为1.5mm/s；利用1000～2400nm镜头时，积分时间为4500μs，帧时间为46928；

2)将样本原始的高光谱数据进行RAD校正；

步骤2)中RAD校正为Radiometric calibration辐射校准；

3)将步骤2)中RAD校正后的数据进行黑白校正，处理为相对反射率数据；

步骤3)中黑白校正公式如下：

式中R表示经过校正后的图像的相对反射率，I_R表示原始图像的能量值，I_W表示白板图像的能量值，I_B表示黑板图像的能量值；

4)对所述相对反射率数据进行阈值分割，删除小面积运算；

步骤4)采用MATLAB软件进行所述阈值分割，删除小面积运算；

5)对步骤4)中处理后的数据进行感兴趣区域提取，然后计算得到感兴趣区域平均光谱值；

步骤5)中，采用MATLAB软件进行所述感兴趣区域提取以及平均光谱计算；

6)将所述感兴趣区域平均光谱值进行多元散射校正，得到多元散射校正值；

7)将步骤6)得到的多元散射校正值进行数据分割，分为训练集，验证集与测试集；

步骤7)中多元散射校正光谱值分割为三部分的操作如下：采用MATLAB软件进行数据分割，将采用随机无放回的方式抽取光谱，生成1到mT随机数集R，将光谱数据对应随机数集，按照比例将光谱数据集中的mT条光谱数据分成三个数据集：训练集，验证集和测试集；训练集是用来训练模型，验证集是用来调节参数，测试集是用来测试模型性能；

8)将由步骤7)处理后的训练集光谱数据得到的主要光谱信息与品种信息利用偏最小二乘回归进行建模，得到枸杞子品种识别模型，利用所述光谱数据验证集与测试集光谱数据调试模型；由最终确立的品种识别模型进行枸杞子品种识别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：采用MATLAB软件进行多元散射校正；

所述多元散射校正处理方法为多波长数据建模预处理时常用方法。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：步骤8)采用MATLAB软件进行所述偏最小二乘回归模型建立。