基于高光譜成像技術和機器學習的獼猴桃果實可溶性固形物含量預測

摘要： 【目的】可溶性固形物含量（SSC）是評價獼猴桃果實品質(zhì)的關鍵指標。旨在利用高光譜技術構建獼猴桃果實SSC預測方案，實現(xiàn)無損、準確評估果實內(nèi)部品質(zhì)?！痉椒ā恳悦琢家惶柅J猴桃果實為研究對象，對高光譜圖像進行白板校正、感興趣區(qū)域提?。徊捎肕SC、SG平滑、SG-MSC和SG-SNV方法進行光譜數(shù)據(jù)預處理以消除噪聲影響，并通過PLSR模型確定最優(yōu)方法；結合CARS、SPA和RF算法分別... （共15頁）