公开(公告)号：CN117491382A

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202311472395.0

申请日：2023-11-07

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 潘磊庆 ,  李怡婷 ,  兰维杰 ,  屠康 ,  尤思聪 ,  吴莎莎 ,  宋丽军 ,  张丽

IPC: G01N21/95 ,  G06V20/68 ,  G06V10/58 ,  G06V10/77 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明提出了一种融合高光谱图像特征和光谱变量的库尔勒香梨早期隐性损伤的检测方法。利用可见近红外(400‑1000nm)波段的高光谱成像技术仪器，分别获取了健康和三种不同损伤程度的库尔勒香梨的光谱信息和高光谱图像纹理特征信息。随后，分别基于光谱信息和图像纹理特征，构建了三种分类模型，即PLS‑DA、SVM‑DA和Subspace‑DA。最后，本发明引入图谱融合思想，将高光谱图像的纹理特征信息与光谱特征变量信息相融合，应用于库尔勒香梨早期隐性损伤的检测。相较于传统仅使用光谱信息的方法，它既充分利用了高光谱成像技术的图像和光谱数据，又能够检测到更小面积的隐性损伤香梨，这使得本发明具有明显的优势。