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使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

日期: 2024-03-04
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有機蔬菜,是指在蔬菜生產(chǎn)過程中嚴格按照有機生產(chǎn)規(guī)程,禁止使用任何化學(xué)合成的農(nóng)藥、化肥、生長調(diào)節(jié)劑等化學(xué)物質(zhì),以及基因工程生物及其產(chǎn)物,而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學(xué)原理,采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術(shù),協(xié)調(diào)種植平衡,維持農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定,且經(jīng)過有機食品認證機構(gòu)鑒定認證,并頒發(fā)有機食品證書的蔬菜產(chǎn)品。

關(guān)于如何快速鑒別有機蔬菜與非有機蔬菜,光譜儀器的應(yīng)用提供了新的思路。一起來了解一下今日推薦的文章。


使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜

(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

當前有機葉類蔬菜面臨著可能被非有機產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質(zhì)的挑戰(zhàn)。為了解決這些問題,本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結(jié)合線性判別分析 (LDA) 來快速區(qū)分有機和非有機葉菜。有機類包括有機空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有機類別由四種對應(yīng)的非有機類別組成。分別對這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進行二元分類。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛,使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機森林 (RF) 和方差分析 (ANOVA) 來評估遺傳算法 (GA) 選擇的波長的重要性。根據(jù)GA選擇的波長及其SS評估值和位置,葉片光譜分類的顯著波段為550-910 nm和1380-1500 nm,而莖光譜分類的顯著波段為750-900 nm和1700-1820 nm。在LDA分類中使用這些選定的波段,分類精度達到了95%以上。

本研究所選取的葉類蔬菜用蒸餾水進行了嚴格的清洗,以有效消除其表面雜質(zhì),并在開始光譜測量之前進行了干燥處理。為了防止蔬菜變質(zhì),在不參與實驗時,將其儲存在溫度為 4°C 的冷藏裝置中。葉片和莖類樣品的反射光譜在實驗室中通過ASD系統(tǒng)直接測量,沒有使用化學(xué)試劑和其他預(yù)處理。

使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

ASD地物光譜儀系統(tǒng)實驗平臺

對于本研究,僅使用了400 nm到2500 nm之間的反射值。針對四種不同類別的葉菜,包括有機和非有機品種,共獲取了100個反射光譜。這些反射光譜是從不同樣品的不同位置獲取。每個單獨的光譜是通過對相應(yīng)樣品的五次掃描數(shù)據(jù)進行平均得到的。

使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

四種葉菜的可見光和近紅外反射光譜;綠色曲線(有機);紅色曲線(非有機)

使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

葉類蔬菜的葉和莖的可見光和近紅外反射光譜

使用 VIS-NIR 光譜儀通過特征波長和線性判別分析法快速區(qū)分有機和非有機葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

根據(jù)遺傳算法選擇的波長(所有點)得出的所選波段,以及通過穩(wěn)定性選擇方法評估的前 10 個顯著波長(紅點)的位置

(a) 葉片光譜(550–910 nm和1380–1500 nm)

(b) 莖光譜(750–900 nm和1700–1820 nm)

【結(jié)論】

本研究結(jié)合了可見光和近紅外光譜學(xué)、波長選擇方法以及線性判別分析,成功地實現(xiàn)了對有機葉菜和非有機對應(yīng)物的快速區(qū)分。通過分析遺傳算法選取的波長分布和最顯著波長的分布,我們明確確定了適用于葉片和莖的關(guān)鍵光譜帶,這些帶包括了550–910 nm和1380–1500 nm以及750–900 nm和1700–1820 nm的范圍。利用這些光譜帶進行分類,我們?nèi)〉昧?8.3%的高準確度。研究還揭示了特定波長對葉片和莖的光譜分類有著顯著影響,例如在700 nm、820 nm和1400 nm附近的波長對葉片分類的影響顯著,而在800 nm、1780 nm和2400 nm附近的波長對莖分類起到了重要作用。此外,我們發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定選擇方法在評估波長重要性和分類結(jié)果方面表現(xiàn)優(yōu)異。這項研究提供了一種經(jīng)濟、快速、無損傷的方法來識別有機葉菜,未來的研究可以進一步改進分類模型,并將該技術(shù)擴展到其他有機葉菜的識別中,從而為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和認證領(lǐng)域的發(fā)展提供了重要的參考。


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