傅里叶变换红外光谱结合小波-LDA-BPNN识别甜橙炭疽病

"红外光谱结合基于小波变换的LDA和BPNN研究甜橙炭疽病" 本研究探讨了一种利用傅里叶变换红外（FTIR）光谱技术结合小波变换（Wavelet Transform，WT）、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BPNN）来识别甜橙炭疽病的技术。这项技术在果蔬病害检测方面具有显著的应用潜力，可以提供快速、有效的诊断手段。 FTIR光谱是一种非破坏性的分析方法，通过测量物质吸收特定波长的红外光来获取其化学信息。在本研究中，研究人员首先对甜橙果皮的FTIR光谱进行多尺度一维连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT），发现第10尺度的小波系数存在明显差异，这表明该尺度的光谱信息对于区分正常果皮和患病果皮至关重要。选取这个尺度的三个区域的系数作为特征参数，分别构建了LDA和BPNN模型，结果LDA模型在样本识别上的表现优于BPNN模型。 随后，研究者选取1750~950 cm-1频率范围内的FTIR光谱，进行了五尺度离散小波变换（Discrete Wavelet Transform，DWT）。他们发现第5尺度的细节系数（Detail Coefficients，DWTDC）相对于逼近系数（Approximation Coefficients，DWTAC）在模型构建中更能有效地区分样本，无论是LDA还是BPNN模型，使用细节系数的识别正确率均达到了95%。 小波变换能够对信号进行多分辨率分析，揭示不同尺度下的信息，这对于识别复杂模式和特征特别有用。结合LDA和BPNN，这种方法能够提取并利用FTIR光谱中的关键特征，从而提高识别精度。LDA是一种统计分析方法，用于数据分类和降维，而BPNN是一种强大的机器学习模型，能够处理非线性问题。两者结合使用，能够增强模型的分类能力。 该研究展示了小波变换在光谱数据分析中的优势，以及结合LDA和BPNN如何提升疾病识别的准确性和效率。这一成果为甜橙病害的早期检测提供了新的工具，并可能推广到其他水果或植物疾病的检测领域，对于保障农业生产、减少经济损失具有重要意义。