圖3顯示了從校準高光譜圖像中提取的5 種不同產(chǎn)地枸杞樣品的光譜曲線以及平均光譜曲線。5 種不同產(chǎn)地枸杞樣品之間的光譜曲線表現(xiàn)出相似的輪廓,,主要源于枸杞內(nèi)部組織共性,,而反射率的強度差異主要受到其內(nèi)部化學成分含量影響,。
對原始全光譜應用不同的預處理方法,并采用原始和預處理全光譜建立PLS-DA枸杞產(chǎn)地判別模型,。為了確定最佳的預處理方法,,本研究基于5 個產(chǎn)地的枸杞數(shù)據(jù)建立模型,結(jié)果如表1所示,。
確定變量選擇方法對于構(gòu)建高質(zhì)量判別模型至關(guān)重要,。枸杞產(chǎn)地溯源的進一步分類將使用基于選擇的特征波長進行PLS-DA建模。
基于不同特征波長選擇方法選取的特征波長構(gòu)建多元化枸杞產(chǎn)地溯源PLS-DA判別模型,,結(jié)果如表3所示,。
圖6給出了該簡化模型預測集的混淆矩陣、靈敏度和特異性以及Kappa系數(shù)計算結(jié)果,。
綜合分析表明,,高光譜成像技術(shù)(400~1 000 nm)結(jié)合化學計量學方法可以作為一種快速、無損的檢測方法鑒別寧夏枸杞的真?zhèn)涡浴?/span>
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