基于高光谱图像技术的罂粟种子活性无损检测

罂粟种子是否具有活性是打击非法持有毒品原植物种子等相关犯罪的主要法庭证据。为实现罂粟种子活性的快速无损检测,本研究首次采用高光谱图像技术结合种子发芽率建立罂粟种子活性的预测模型,分别采用偏最小二乘回归法(PLSR)、支持向量回归法(SVR)和极限学习机法(ELM)建立预测模型。结果表明,全波段预测时,采用ELM建立的预测模型性能最佳,R_(p)为0.9204;在使用特征波段光谱数据建立预测模型时,相较于全波段模型,在模型性能上均有所提升,其中采用ELM在连续投影算法(SPA)选取的特征波段建立的预测模型的性能最佳,R_(p)为0.9285。表明采用高光谱图像技术检测罂粟种子活性的方法可行,该方法可以无损、快速地检测罂粟种子活性,为打击非法种植毒品原植物的相关犯罪活动提供技术支持。