基于近红外光谱的山核桃品种鉴别

作者：黄宇; 项建凯; 汤文涛; 商玉乾; 毕海文; 关世昊; 赵超^*

来源：农业工程, 2022, 12(12): 56-60.

DOI：10.19998/j.cnki.2095-1795.2022.12.010

• 山核桃
• 近红外光谱
• 品种鉴别
• 主成分分析
• 线性判别

为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation,SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis,PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。

• 单位
  机电工程学院; 浙江农林大学