一种基于高光谱图像预测核桃仁糖度的方法

本发明公开了一种基于高光谱图像预测核桃仁糖度的方法，S1：获取核桃仁的高光谱图像；S2：采用SG卷积平滑+StandardScaler进行预处理；S3：将预处理后的数据输入LS‑SVM模型中；将所述S1中的核桃仁的高光谱图像按照3：1的比例分为校正集和预测集，利用ENVI 5.3对采集到的样品光谱数据进行处理；在S2中所述SG卷积平滑方法的基础上，加入加入数据标准化方法进行处理，它可以帮助算法更好地收敛和提高模型的性能；StandardScaler是Python中scikit‑learn库提供的一种数据标准化方法；它的主要作用是将数据的特征值转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。能够快速预测核桃仁中的糖分来间接反映核桃仁的质量高低，能够快速评估核桃仁的质量。