基于高光谱成像技术的宁夏枸杞产地溯源鉴别

• Published in: 食品科学 Vol. 45; no. 6; pp. 254 - 260
• Main Authors: 袁伟东, 姜洪喆, 杨诗雨, 张聪, 周禹, 周宏平
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 南京林业大学 林业资源高效加工利用协同创新中心,江苏 南京 210037 25.03.2024; 南京林业大学机械电子工程学院,江苏 南京 210037%南京林业大学机械电子工程学院,江苏 南京 210037
• Subjects: geographical origin identification; 特征波长; 高光谱成像; 枸杞; 产地鉴别; characteristic wavelengths; hyperspectral imaging; Lycium barbarum
• ISSN: 1002-6630
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20230620-159

TP751%TS255.7; 本研究基于高光谱成像(400～1 000 nm)结合化学计量学开发一种用于识别枸杞产地多元化的检测方法.获取宁夏、甘肃、内蒙古、青海和新疆5 个不同产地的枸杞高光谱图像,并基于阈值分割方法从感兴趣区域提取光谱数据.同时使用多种预处理方法消除光谱的干扰信息,研究表明基于归一化反射光谱的判别模型表现出较好的性能.进一步地采用连续投影算法、竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、粒子群优化算法、迭代保留信息变量算法(iteratively retaining informative variables,IRIV)和CARS+IRIV选择特征波长.研究结果表明CARS+IRIV选取波长建立的简化模型性能最优,从二元分类到五元分类模型,特征波长仅占全波长的15.6%～27.7%,预测集准确率分别为97.7%、90.9%、89.2%、87.1%.此外,为了更加直观辨别分类种类,使用混淆矩阵可视化最佳简化分类模型.在对宁夏枸杞分类中获得了令人满意的灵敏度、特异性和Kappa系数.综上,高光谱成像技术结合化学计量学方法可有效鉴别枸杞产地,可为枸杞产业发展提供关键技术支撑.