基于类间特征差异的高光谱波长优选用于玉米种子年份鉴别

玉米是全球主要的农作物；然而，市场上混杂不同年份种子的普遍现象不仅增加了消费者的选择难度，也阻碍了玉米产业的健康发展。本研究提出了一种鉴别不同贮藏年份玉米种子的新方法。将种子分为三个年份组：新种、贮藏一年和贮藏两年，每组300粒。利用可见-近红外（Vis-NIR）高光谱成像系统采集了全部900个样本的高光谱图像。为了以最少的光谱数据实现最佳效果，提出了一种基于类间特征差异（IFD）的特征波长选择算法。仅使用所选的三个关键波长并结合线性判别分析（LDA）算法时，三个不同年份组之间的判别准确率达到85.67%，而新种与陈种之间的判别准确率达到95.33%。与两种常用的变量选择算法——连续投影算法（SPA）和随机蛙跳算法（RF）相比，所提出的IFD方法在仅使用有限数量的关键波长进行建模时表现出更优越的性能。这些结果表明，所提出的算法为玉米种子年份鉴别提供了一种有效且高效的解决方案，展现出巨大的实际应用潜力。