基于近红外高光谱成像鉴别不同产地的红参

摘要：

目的:建立一种基于近红外(NIR)高光谱成像技术融合近红外光谱和图像纹理特征,鉴别不同产地红参药材的方法.方法:提取红参ROI近红外高光谱数据,采用多种预处理算法对光谱数据进行降噪处理.利用灰度共生矩阵(GL-CM)和灰度游程矩阵(GLRLM)提取图像纹理特征,实现NIR光谱和图像纹理数据融合.利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机分类(SVC)建立产地分类模型.结果:全波段光谱融合GLRLM所构建的模型性能最佳,准确率分别为90.0％和91.2％.进一步地使用混淆矩阵和ROC曲线对模型进行评估.混淆矩阵中SVC模型表现优异,对吉林、黑龙江和辽宁3个产地的分类准确率可达100％、91％和83％;经ROC特征曲线评估,2个模型的最优曲线下面积值分别达到了0.97和0.96.结论:本研究为快速鉴别红参药材不同产地提供了一种新方法.

关键词：高光谱成像;红参;数据融合;产地鉴别

所属期刊栏目：16

分类号：R282.5(中药学)

资助基金：浙江省市场监督管理局雏鹰计划培育项目CY2022345

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3419-3423