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申请/专利权人：河南科技大学

摘要：本发明提供一种高光谱成像结合蜣螂优化算法的热损伤玉米种子发芽预测方法，包括种子热损伤处理、样本高光谱图像采集、感兴趣区域选取、发芽试验、光谱数据预处理、特征波长提取和发芽预测模型建立；采用多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）对原始光谱数据预处理；为减少冗余信息对模型预测的影响，采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、无信息变量消除法（UVE）对全光谱特征降维；基于全波段和特征波段建立发芽预测模型，采用遗传算法（GA）和蜣螂优化算法（DBO）优化SVM模型参数以提高模型预测精度。本发明填补高光谱成像技术结合蜣螂优化算法在热损伤种子发芽预测领域的空白，为热损伤玉米种子光谱无损高效鉴别和预测提供新思路和新方法。

主权项：1.一种高光谱成像结合蜣螂优化算法的热损伤玉米种子发芽预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、种子热损伤处理：挑选200粒外形完好，无机械损伤的“豫安三号”玉米种子，放置在恒温环境下，并保持环境湿度恒定；从中选取100粒，利用鼓风式干燥箱对其热损伤处理；步骤二、样本高光谱图像采集：将正常种子及热损伤玉米种子分别按10行10列的方式置于电动位移台上，通过高光谱成像仪获取样本光谱图像；采集图像前，在与样本相同采样环境下，利用高光谱成像仪扫描校准白板记为白色参考图像，关闭光源并盖上镜头获得黑色参考图像；采集图像时，光纤的一端连接高光谱成像仪，另一端连接计算机；步骤三、感兴趣区域选取：对步骤二采集的正常及热损伤玉米种子高光谱图像黑白校正，利用ENVI5.3软件选取种子胚部大小为10×10pixel的矩形感兴趣区域（ROI），将区域内所有像素点反射率均值作为该样本平均光谱数据，截取光谱有效波段作为原始光谱数据用于后续研究；步骤四、发芽试验：在发芽苗盘中采用纸培法分别对100粒正常种子和100粒热损伤处理后的玉米种子进行发芽试验，将苗盘放入人工气候培养箱中并在7天后记录发芽情况，未发芽种子标记为0，发芽种子标记为1；步骤五、光谱数据预处理：对步骤三提取的原始光谱数据采用多元散射校正（MSC）与标准正态变换（SNV）预处理；步骤六、特征波长提取：对步骤五预处理后的光谱数据采用竞争性自适应重加权算法（CARS）和无信息变量剔除（UVE）提取特征波长，从而实现光谱数据降维；步骤七、发芽预测模型建立：将步骤三中原始光谱数据（OSD）及步骤六提取的特征波长作为模型输入变量，步骤四中两种类别0和1作为输出变量，建立支持向量机（SVM）模型，结合遗传算法（GA）和蜣螂优化算法（DBO）建立热损伤种子发芽预测优化模型。

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