[发明专利]基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法

权利要求书

1.基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

(1)收集同时期不同黑暴病害感染程度的新鲜烟叶作为建模训练集，使用连续流动分析仪获取训练集烟叶的总氮含量，并根据总氮含量的高低将训练集烟叶分为正常生长、轻度感染和严重感染三个类别；同时利用手持近红外光谱仪采集以上烟叶的光谱信息，获取训练集烟叶的近红外光谱信息，建立烟叶近红外光谱数据训练集，然后使用小波变换算法、Savitzky-Golay卷积平滑法、多元散射校正法、一阶导数法、二阶导数法中的一种方法对光谱数据进行预处理，所述对光谱信息的预处理包括消除基线漂移和去除光谱噪声；

(2)采用极限学习机算法，结合步骤(1)中获取的预处理后的训练集烟叶光谱信息和分类标签，建立近红外光谱判别分析模型，并对所构建的判别分析模型进行评价；

(3)在与步骤(1)相同的采集条件下，使用手持近红外光谱仪采集待测新鲜烟叶样本的近红外光谱信息，并输入至步骤(2)建立的近红外光谱判别分析模型中进行判别分析，快速鉴定待测烟叶样本是否存在黑暴感染及其感染程度。

2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法，其特征在于，在光谱采集过程中每片烟叶样本选择至少5个不同点进行采集，计算获得5个点的平均光谱曲线作为样本的最终光谱。

3.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述利用手持近红外光谱仪采集烟叶的光谱信息，近红外光谱的采集范围为900-1700nm，其分辨率为4cm^-1，扫描次数为32或64次。

4.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法，其特征在于，所述步骤(2)中，对所述近红外光谱判别分析模型进行评价的步骤是对所述近红外光谱判别分析模型的精度进行评价，采用正确识别率为评价指标，准确率越接近100％，近红外光谱判别分析模型的精度越高。