CN109829464B - 一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，步骤一：调整待筛选对象位置；步骤二：光谱数据预处理；步骤三：光谱数据批量转换为高光谱栅格影像数据；步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元数据；步骤五：计算特定波段影像像元值的差值H1；步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元值差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H；步骤七：分析待测物像元值H。

Description

一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法
技术领域
本发明属于信息提取技术领域，具体涉及一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法。
背景技术
目前我国红富士苹果质量的筛选仍然以人工筛选手段为主，效率很低。当前的光谱处理方法主要是光谱全波段匹配或是部分连续波段的光谱匹配，具体算法有光谱角、混合解调滤波等，这些方法在信息提取的过程中易受其他光谱或噪声的影响，提取信息精度较低。其次现有的光谱信息提取方法人工操作步骤多，增加了人为判断误差。因此，如何在选取红富士苹果过程中减少其他地物或噪声的影响，人工操作误差等影响，加快红富士苹果自动筛选技术的发展，成为当前红富士苹果光谱数据处理研究的前沿技术。
发明内容
本发明的目的在于提出一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，用于解决光谱处理方法选取红富士苹果过程中，由于其他地物或噪声影响筛选的准确性和误差的技术问题。
本发明所采用的技术方案是：
一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，包括：
步骤一：调整待筛选对象位置；
步骤二：光谱数据预处理；
步骤三：光谱数据批量转换为高光谱栅格影像数据；
步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元数据；
步骤五：计算特定波段影像像元值的差值H1；
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元值差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H；
步骤七：分析待测物像元值H。
所述步骤一：调整待筛选对象位置，包括：将待筛选红富士苹果平放，光谱测量仪探头与待筛选红富士苹果距离5cm至10cm,探头不遮挡阳光或人造光源。
所述步骤二：光谱数据预处理还包括：大气校正，获取样品或地物光谱的反射率数据。
所述步骤三：光谱数据批量转换为高光谱栅格影像数据，还包括：将批量光谱数据转换为高光谱栅格影像数据，每个像元对应一条光谱数据，每条光谱对应一个待筛选红富士苹果。
所述步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元，还包括：分别提取特定波段652nm和特定波段555nm的高光谱栅格影像像元。
所述步骤五：计算特定波段影像像元差值H1，还包括：将特定波段652nm 影像像元减去特定波段555nm影像像元得到特定波段影像像元差值H1。
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H，所述特定波段影像像元差值H1数值处理包括：将步骤五中的特定波段影像像元差值H1除以特定波段555nm影像像元。
所述步骤七，分析待测物像元值H，包括：若待测物像元值H大于2则为优质红富士苹果，若待测物像元值H小于2，则待测物为非优质红富士苹果。
本发明的有益效果是：
本发明设计的一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，通过利用光谱处理方法对红富士苹果的质量进行自动筛选，提高了数据处理速度及信息提取的精度，降低了人为判断的误差。
具体实施方式
一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，包括：
步骤一：调整待筛选对象位置；
步骤二：光谱数据预处理；
步骤三：光谱数据批量转换为高光谱栅格影像数据；
步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元数据；
步骤五：计算特定波段影像像元值的差值H1；
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元值差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H；
步骤七：分析待测物像元值H。
所述步骤一：调整待筛选对象位置，包括：将待筛选红富士苹果平放，光谱测量仪探头与待筛选红富士苹果距离5cm至10cm,探头不遮挡阳光或人造光源。
所述步骤二：光谱数据预处理还包括：大气校正，获取样品或地物光谱的反射率数据。
所述步骤三：光谱数据批量转换为高光谱栅格影像数据，还包括：将批量光谱数据转换为高光谱栅格影像数据，每个像元对应一条光谱数据，每条光谱对应一个待筛选红富士苹果。
所述步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元，还包括：分别提取特定波段652nm和特定波段555nm的高光谱栅格影像像元。
所述步骤五：计算特定波段影像像元差值H1，还包括：将特定波段652nm 影像像元减去特定波段555nm影像像元得到特定波段影像像元差值H1。
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H，所述特定波段影像像元差值H1数值处理包括：将步骤五中的特定波段影像像元差值H1除以特定波段555nm影像像元。
所述步骤七，分析待测物像元值H，包括：若待测物像元值H大于2则为优质红富士苹果，若待测物像元值H小于2，则待测物为非优质红富士苹果。也可根据实际情况调整阈值的选择，波段的位置选择只要与以上选择波段的取值误差小于5nm即可。
上面结合实施例对本发明作了详细说明，上述实施例是本发明的一个优选技术方案，但是本发明并不限于上述实施例，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。本发明中未作详细描述的内容均可以采用现有技术。

Claims (1)

1.一种利用光谱数据筛选红富士苹果的方法，其特征在于：包括：
步骤一：调整待筛选对象位置；
步骤二：光谱数据预处理；
步骤三：光谱数据转换为高光谱栅格影像像元数据；
步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元数据；
步骤五：计算特定波段影像像元值的差值H1；
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元值差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H；
步骤七：分析待测物像元值H；
所述步骤一：调整待筛选对象位置，包括：将待筛选红富士苹果平放，光谱测量仪探头与待筛选红富士苹果距离5cm至10cm,探头不遮挡阳光或人造光源；所述步骤二：光谱数据预处理还包括：大气校正，获取样品或地物光谱的反射率数据；所述步骤三：光谱数据转换为高光谱栅格影像像元数据，还包括：将光谱数据转换为高光谱栅格影像像元数据，每个高光谱栅格影像像元数据对应一条光谱数据，每条光谱数据对应一个待筛选红富士苹果；
所述步骤四：采集特定波段高光谱栅格影像像元数据，还包括：分别提取特定波段652nm和特定波段555nm的高光谱栅格影像像元数据；
所述步骤五：计算特定波段影像像元差值H1，还包括：将特定波段652nm影像像元减去特定波段555nm影像像元得到特定波段影像像元差值H1；
步骤六：利用特定波段对特定波段影像像元差值H1进行数值处理，求得待测物像元值H，所述特定波段影像像元差值H1数值处理包括：将步骤五中的特定波段影像像元差值H1除以特定波段555nm影像像元；
所述步骤七，分析待测物像元值H，包括：若待测物像元值H大于等于2则为优质红富士苹果，若待测物像元值H小于2，则待测物为非优质红富士苹果。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101308086A (zh) * 2008-06-24 2008-11-19 江苏大学 基于近红外光谱技术的水果内部品质在线检测方法及装置
CN103674854A (zh) * 2013-12-05 2014-03-26 江苏大学 一种基于联合区间偏最小二乘判别分析的苹果分级方法
CN104280349A (zh) * 2014-10-28 2015-01-14 南京农业大学 一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法
CN106525732A (zh) * 2016-10-25 2017-03-22 沈阳农业大学 基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速无损检测方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6512577B1 (en) * 2000-03-13 2003-01-28 Richard M. Ozanich Apparatus and method for measuring and correlating characteristics of fruit with visible/near infra-red spectrum
CN105787915A (zh) * 2014-12-22 2016-07-20 核工业北京地质研究院 一种用于黄钾铁矾信息提取的高光谱影像处理方法
CN106845326B (zh) * 2015-12-04 2020-10-23 核工业北京地质研究院 一种基于航空高光谱遥感数据的冰川识别方法
CN107421892A (zh) * 2016-05-23 2017-12-01 核工业北京地质研究院 一种用于水体信息提取的高光谱数据处理方法
CN107564016B (zh) * 2017-08-28 2019-07-09 自然资源部第二海洋研究所 一种集成地物光谱信息的多波段遥感图像分割及标记方法
CN108363949B (zh) * 2017-12-27 2020-08-28 二十一世纪空间技术应用股份有限公司 一种基于物候分析的棉花遥感监测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101308086A (zh) * 2008-06-24 2008-11-19 江苏大学 基于近红外光谱技术的水果内部品质在线检测方法及装置
CN103674854A (zh) * 2013-12-05 2014-03-26 江苏大学 一种基于联合区间偏最小二乘判别分析的苹果分级方法
CN104280349A (zh) * 2014-10-28 2015-01-14 南京农业大学 一种基于高光谱图像对白萝卜糠心鉴定的方法
CN106525732A (zh) * 2016-10-25 2017-03-22 沈阳农业大学 基于高光谱成像技术的苹果内外品质快速无损检测方法

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