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摘要
针对油茶籽采收过程中缺乏判断其成熟度的依据，导致茶油的质量和产量不佳等问题，提出一种基于中红外和远红外光谱数据融合检测油茶籽成熟度的方法。采用傅里叶变换红外光谱仪测试了在不同成熟阶段，不同含油率油茶籽的中红外和远红外光谱数据，利用不同特征提取方法（主成分分析法、连续投影算法、无信息变量消除法）对原始光谱数据进行特征提取，再结合支持向量机算法（SVM）建立了油茶籽成熟度的鉴别模型。结果表明：在中红外波段范围内，采用连续投影算法结合遗传算法优化的SVM模型，获得最优的鉴别精度为93.33%；在远红外波段范围内，利用主成分分析法结合遗传算法优化的SVM模型，实现了96.67%的鉴别精度。将中红外波段数据与远红外波段进行数据融合，结合优化后的SVM算法能将鉴别精度提高到100%。该研究表明，红外光谱技术结合优化后的SVM模型可以实现对油茶籽含油率的精确鉴别，数据融合技术能够有效地增加光谱信息并且去除单一光谱的冗余信息。该结果可为油茶的最佳采摘时间提供参考，并可拓展应用到其他农林产品成熟度的鉴别中。
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