基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究

针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法.以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61 ～1 766.32 nm).在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征.采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法(PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型.结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9％和100％,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的.