【摘 要】
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芽率和活力是衡量甜菜种子品质的重要指标。目前对芽率和活力的检测仍以传统方法为主,操作专业性强,检测准确率低。在播种前快速无损的预测种子的芽率和活力对甜菜的增产增收和相关产业的发展有重要意义。本课题将高光谱成像技术与机器学习相结合,实现了甜菜种子芽率和活力的准确预测。主要内容包括:（1）实现了异常样本检测与数据集平衡。使用孤立森林检测甜菜种子光谱数据中存在的异常样本,将综合得分较低的样本视为异常样本
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芽率和活力是衡量甜菜种子品质的重要指标。目前对芽率和活力的检测仍以传统方法为主,操作专业性强,检测准确率低。在播种前快速无损的预测种子的芽率和活力对甜菜的增产增收和相关产业的发展有重要意义。本课题将高光谱成像技术与机器学习相结合,实现了甜菜种子芽率和活力的准确预测。主要内容包括:（1）实现了异常样本检测与数据集平衡。使用孤立森林检测甜菜种子光谱数据中存在的异常样本,将综合得分较低的样本视为异常样本并剔除。结合合成少数过采样方法与Tomek links对剔除异常样本之后的甜菜种子数据集进行平衡,得到正负样本个数相等的平衡数据集。（2）基于HSI实现了甜菜种子的芽率预测和活力预测。分别提取种子的光谱特征、图像特征、融合特征建立芽率、活力预测模型。全波长预测时,芽率预测模型SNV+1D-Catboost与活力预测模型SNV+1D-SVM-RBF的预测效果优于其它模型,测试集的预测准确率分别达到95.97%和93.39%。特征波长预测时SPA提取的波长有效性更高,芽率预测模型SPA-Catboost与活力预测模型SPA-SVM-RBF的预测准确率分别为92.48%和91.78%,预测效果较为理想。使用GLCM提取种子图像的纹理特征,并在特征维度与提取的光谱特征融合,分别基于图像特征和融合特征建立预测模型。结果表明,图像特征模型性能较为相近,预测效果不如光谱特征模型。特征融合后模型的预测性能提升较为明显,与光谱特征模型相比,芽率、活力模型的预测准确率分别提高1.04%和1.17%。（3）分析了与甜菜种子芽率和活力相关的内部物质。SPA提取的光谱特征所对应的内部贮藏物质与种子发芽和活力息息相关。其中,赤霉素、葡萄糖、淀粉对甜菜种子发芽和活力均有较大影响,验证了所提取光谱特征的有效性。
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