光声光谱LS-SVR法：稻种活力快速无损检测的新突破

本文研究的是"基于光声光谱结合LS-SVR的稻种活力快速无损检测方法"，针对传统稻种活力检测方法存在的问题，如操作复杂、耗时长、可重复性差以及对种子可能造成的损伤，作者提出了一个创新性的解决方案。研究在特定的高温高湿条件下（45℃，相对湿度90%），对两种稻种——南粳46和内5优8015进行了人工老化处理，通过不同时间点收集种子，获得了不同活力等级的数据，共采集了100份光声光谱，分为校正集和预测集。 光声光谱技术在这项研究中起到了关键作用，它是一种非接触、无损的测量方式，可以获取种子内部的信息。原始光谱数据首先经过小波包预处理，这是一种信号处理工具，能够有效地分解和重构信号，去除噪声并提取特征。随后，光谱数据通过协方差分析和主成分分析(PCA)进行了降维，减少了数据维度，提高了后续模型构建的效率。 三种不同的机器学习模型——偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)被用来建立稻种活力预测模型。其中，LS-SVR与协方差分析相结合的方法表现出了最佳的模型性能，这表明它不仅适用于单一稻种的活力预测，还具备跨种属的适用性。研究结果证实了利用光声光谱技术和LS-SVR进行稻种活力检测是切实可行的，并且所建立的模型具有较高的预测精度，这对于开发便携式的水稻活力光声光谱仪具有重要的理论指导意义。 这项研究不仅解决了稻种活力检测中的现有问题，而且展示了光声光谱技术在农业领域的潜在应用价值，为提高稻种活力检测的效率和准确性提供了新的科学依据和技术路线。