全光谱匹配算法在苹果分类识别中的应用

摘要：

为进一步提高光谱匹配准确率，该研究对杰卡德相似性原理（jaccard similarity coefficient，JSC）进行改进并提出新的光谱相似度的计算方法。同时，对光谱进行一阶导数二值化，以保证改进后的算法适用于光谱的匹配。此外，对不同光谱分辨率对该算法的影响进行了研究。试验样本选用阿克苏红富士、山东红将军、陕西红富士和陕西金帅4个品种的苹果进行算法能力验证，在2～128 cm-1之间，共7个不同水平的分辨率上进行比较。试验结果表明：该研究提出的算法正确分类识别率为94.5%；研究提出算法在8或16 cm-1分辨率水平下取得最佳分类识别结果。因此，基于JSC的全谱匹配算法在光谱数据库系统中的应用将有助于光谱查询精度的提高。

关键词：分析、算法、近红外光谱、光谱数据库系统、全谱匹配算法、杰卡德相似性原理、分类识别

分类号：S220.1(农业机械及农具)

资助基金：中国教育部博士点基金20100101110135

在线出版日期：2013-09-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：285-292