Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.05.006

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology

更新时间：2025-09-01

- Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology
- Vol. 42, Issue 5, Pages: 408-412(2016)
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学教育部光学仪器与系统工程中心上海市现代光学系统重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.05.006
  CLC：
- Published：2016
- 稿件说明：
移动端阅览
Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology[J]. 2016, 42(5): 408-412.
DOI：

Detection of low concentration pesticide residue on pears by hyperspectral image technology[J]. 2016, 42(5): 408-412. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2016.05.006.

摘要

以喷洒不同浓度杜邦万灵的香梨作为研究对象

探讨了应用高光谱成像技术检测香梨表面农药残留的方法。运用376~1051nm高光谱成像系统采集200个香梨的高光谱图像

其中120个香梨为建模集

80个香梨为预测集。运用多元散射校正(MSC)对光谱数据进行预处理

然后采用连续投影算法(SPA)提取了11个特征波长。基于处理后的光谱数据

分别运用多元线性回归法(MLR)和主成分回归法(PCR)两种算法分别建立农药残留检测的模型

比较两种模型的结果。通过比较

采用MLR建立的农药残留检测模型效果较优

其校正集相关系数(Rc)为0.973

校正均方根误差(RMSEC)为0.260

预测的正确率可以达到91.7%

对较低浓度残留的预测正确率达到80%。研究表明

应用高光谱成像技术可以成功地检测香梨表面农药残留

并且对低浓度检测也有很好的效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

421

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Design of stacked wide-spectrum thermal radiation absorber based on metamaterial

Integrated design of low wavenumber and high-resolution Broad-Spectrum Raman spectrometer

Parameter optimization of TDLAS wavelength modulation pressure measurement method

Wavelength optimization and temperature compensation in COD spectrometry detection

The stability study of two-dimensional hybrid perovskites based on micro-region optical system

Related Author

胡伟

方兴

金明睿

江晨

杨洁

杨照清

方晨霆

谈晗芝

Related Institution

1:衢州学院机械工程学院浙江省空气动力装备技术重点实验室

2:上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室

1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院

1:航空工业北京长城计量测试研究所

1:长春理工大学机电工程学院

⁰