基于高光谱与纹理融合的烤烟分类方法研究

作者：张慧; 张文伟; 张永毅; 李士静; 申佳瑜; 朱均燕; 谢小芳; 温永仙^*

来源：中国烟草学报, 2022, 28(03): 72-80.

DOI：10.16472/j.chinatobacco.2021.T0139

• 烤烟分类
• 高光谱成像
• 纹理特征
• 机器学习
• 分类算法

【目的】为提高烤烟的分类正确率。【方法】利用高光谱成像系统采集烤烟样本，采用Savitzky-Golay卷积平滑法（SG）、多元散射校正（MSC）、一阶导数法（FD）的组合方法对数据进行预处理。通过连续投影算法（SPA）选择特征波长，利用灰度共生矩阵（GLCM）选择烤烟的纹理特征，将纹理特征与光谱特征归一化处理后进行融合，利用邻近算法(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯（NB）验证烤烟分类效果。【结果】预处理后的全波长数据分类正确率较预处理前有所提升；利用SPA选择特征波段进行分类，正确率下降；高光谱融合纹理特征后进行分类，分类效果显著提升。【结论】基于高光谱与纹理融合可准确、有效地对烤烟进行无损分类，为量化烤烟分类提供了可行方法。

• 单位
  生命科学学院; 福建农林大学