彭彥昆，趙 芳，李 龍，邢瑤瑤，房曉倩

0 引 言

番茄屬于茄科類蔬菜，富含多種維生素和多種礦物質(zhì)元素，并有降血壓、降膽固醇和防癌的作用，是全世界栽培最為普遍的果蔬之一，在中國(guó)蔬菜栽培中也占有重要的地位，是生產(chǎn)上的大宗蔬菜之一。種子活力檢測(cè)是種子質(zhì)量檢驗(yàn)中的重要內(nèi)容，而種子活力在貯藏過程中可能由于不利的貯藏條件和貯藏之前因種子干燥溫度過高而喪失[1]。蔬菜種子主要用于生產(chǎn)和培育，而損傷種子在進(jìn)行田間種植繁殖時(shí)，會(huì)造成出苗率低、成苗率低、出苗時(shí)間長(zhǎng)、出苗后生長(zhǎng)速度慢甚至產(chǎn)量降低等影響。一些研究[2-7]證明高溫會(huì)顯著降低種子發(fā)芽率。因此，開展番茄種子熱損傷檢測(cè)對(duì)確保番茄果實(shí)產(chǎn)量和品質(zhì)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

損傷種子的識(shí)別主要依靠人工或機(jī)器視覺通過顏色來進(jìn)行挑選和分級(jí)。Shatadal等[8]建立了基于顏色圖像分析的 4類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于正常、熱損傷、冷凍損傷和蟲害大豆種子的識(shí)別，其判別正確率分別為 99.6%，95%，90%，50.6%。圖像分析技術(shù)可以提供一種熱損傷種子識(shí)別方法，但熱受損種子并不總是在顏色上有差異，種子質(zhì)量的變化往往伴隨其內(nèi)含物質(zhì)的變化，而機(jī)器視覺不能提供與化學(xué)成分有關(guān)的具體信息。近年來，近紅外光譜分析技術(shù)已逐步應(yīng)用于種子質(zhì)量檢測(cè)[9-19]。白京等[12]利用自主搭建的近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)獲取玉米種子在450～900 nm的光譜，以紅墨水染色法測(cè)定得到的種子活力為參考值，建立了種子活力的定性判別模型，其中校正集與驗(yàn)證集的判別正確率分別為 95.65%和86.67%。Tigabu等[13]利用近紅外透射光譜技術(shù)結(jié)合SIMCA及PLS-DA分析方法，對(duì)未老化和高溫高濕老化的馬尾松種子進(jìn)行了定性分析，老化和未老化種子的判別正確率可達(dá)100%，不同老化處理時(shí)間之間的判別正確率大于75%，為從大批種子中分離劣變種子提供了可能。Spielbeauer等[16]利用自主搭建的漫反射近紅外光譜采集系統(tǒng)建立了玉米種子淀粉、蛋白質(zhì)和含油量的定量預(yù)測(cè)模型，其相關(guān)系數(shù)在 0.66～0.89之間，為種子化學(xué)成分的測(cè)定提供一種新方法。

上述研究為利用近紅外光譜技術(shù)檢驗(yàn)種子質(zhì)量提供了理論基礎(chǔ)和方法依據(jù)，但目前種子質(zhì)量檢測(cè)主要集中于化學(xué)成分含量的測(cè)定，而對(duì)種子熱損傷的無損識(shí)別的研究鮮有報(bào)道。熱損傷種子的早期檢測(cè)有利于提高種子的使用價(jià)值，提升種子企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。本文以番茄種子為研究對(duì)象，應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)采集正常種子和熱損傷種子的光譜特征信息，并結(jié)合線性和非線性建模方法建立番茄種子熱損傷定性分析模型，為熱損傷種子的快速無損識(shí)別提供一種新方法。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)儀器

本次試驗(yàn)采用的近紅外光譜采集系統(tǒng)是實(shí)驗(yàn)室自主搭建，該系統(tǒng)主要包括光譜儀（AVS-DESKTOP-USB2-EXT-12V，Avantes China，北京）、光學(xué)光纖（R200-7-VISNIR，Ocean Optics，USA）、光源（HL-2000，Ocean Optics，USA）、支架和計(jì)算機(jī)等。光譜儀的掃描范圍是980～1 700 nm，分辨率為4 nm。數(shù)顯鼓風(fēng)干燥箱（GZX-9070MBE，上海博訊實(shí)業(yè)有限公司）。

1.2 樣品制備

本研究采用的試驗(yàn)樣品購(gòu)自北京市博收種子有限公司，品種為“奇奇”櫻桃番茄種子?？紤]到番茄種子在試驗(yàn)過程中均單獨(dú)存放，故選擇種子粒數(shù)不能過多。經(jīng)人工挑選共選取 120粒無裂紋、無蟲害、無霉變和飽滿的番茄種子，并編號(hào)單粒保存于自封袋中，在試驗(yàn)之前樣品放置于4 ℃的環(huán)境中保存。

將番茄種子平均分為2部分，一部分用于獲得熱損傷種子組，另一部分作為正常種子組。種子正常干燥處理的溫度為38～48 ℃，當(dāng)干燥溫度過高（大于60 ℃）時(shí)會(huì)導(dǎo)致種子熱損傷現(xiàn)象。有研究表明80 ℃高溫處理對(duì)種子的發(fā)芽勢(shì)、發(fā)芽率及田間出苗率均有顯著影響[20-21]，故本試驗(yàn)將干燥溫度設(shè)置為80 ℃；在高溫干燥過程中隨著處理時(shí)間的增長(zhǎng)，種子活力的破壞越大，但為了獲得在外觀（顏色和表皮裂紋）上與正常種子無顯著差異的熱損傷種子組，通過試驗(yàn)確定高溫處理時(shí)間為6 h。故本文通過將種子置入干燥箱內(nèi)以80 ℃高溫持續(xù)烘6 h獲得熱損傷種子組。高溫加熱處理后，將種子單粒置入已編號(hào)的自封袋中，便于單粒種子的光譜采集和后續(xù)的發(fā)芽驗(yàn)證試驗(yàn)。

1.3 光譜采集

打開上述的近紅外光譜檢測(cè)系統(tǒng)，為了保證光譜儀的穩(wěn)定運(yùn)行，光譜儀預(yù)熱至少30 min。然后對(duì)裝置的檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置：光譜積分時(shí)間為90 ms，像素平滑窗口寬度為1，掃描次數(shù)為6次。將種子逐粒從袋子中取出，按照順序放置在黑色背景上面進(jìn)行單籽粒光譜采集，每粒種子采集 3次光譜，取平均值作為該樣本的原始光譜數(shù)據(jù)。為了消除暗電流的影響，需進(jìn)行光譜校正。采集時(shí)先將裝置探頭放置在標(biāo)準(zhǔn)校正白板，采集白參考，再放置在標(biāo)準(zhǔn)黑板，采集黑參考，樣品反射率的計(jì)算公式如式（1）所示：

式中R為樣品的光譜反射率；I為樣品的反射光譜強(qiáng)度；Ia為白參考的反射光譜強(qiáng)度；Ib為黑參考的反射光譜強(qiáng)度（無單位）。

樣品集的劃分會(huì)影響模型的預(yù)測(cè)精度，而 Kennard-Stone（KS）方法被普遍應(yīng)用在光譜數(shù)據(jù)的定性分析領(lǐng)域[22]。為了保證一定的建模樣本數(shù)量和得到穩(wěn)定的預(yù)測(cè)模型[22]，本文采用KS方法將樣品按照約3∶1的比例劃分為校正集與驗(yàn)證集，其劃分結(jié)果如表1所示。

表1 Kennard-Stone樣品集劃分結(jié)果Table 1 Samples set division results by KS

1.4 種子發(fā)芽驗(yàn)證試驗(yàn)

為了驗(yàn)證熱損傷種子組與正常種子組活力的差異性，將采集過光譜的種子按照編號(hào)順序放在發(fā)芽皿上，按照標(biāo)準(zhǔn)發(fā)芽試驗(yàn)對(duì)番茄種子進(jìn)行14 d的發(fā)芽試驗(yàn)。通過每天統(tǒng)計(jì)的發(fā)芽數(shù)計(jì)算發(fā)芽率、發(fā)芽勢(shì)、發(fā)芽指數(shù)和平均發(fā)芽日數(shù)。

式中Gt表示在t日時(shí)的發(fā)芽數(shù)，Dt表示相應(yīng)的發(fā)芽日數(shù)，N表示種子總數(shù)，Gf表示在發(fā)芽試驗(yàn)初期規(guī)定日期f天內(nèi)的發(fā)芽種子數(shù)，Gr為發(fā)芽率，Ge為發(fā)芽勢(shì)，Gi為發(fā)芽指數(shù)，Gd為平均發(fā)芽日數(shù)。

1.5 數(shù)據(jù)分析方法

本文選取線性和非線性應(yīng)用最廣泛的兩種分類判別模型，分別為偏最小二乘法判別分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）和支持向量機(jī)（support vector machines，SVM）。PLS-DA算法是基于PLS回歸模型建立的判別分析算法[23-24]，通過建立光譜數(shù)據(jù)與類別特征之間的回歸模型，進(jìn)行判別分析。支持向量機(jī)是一種基于有限樣本統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，通過非線性映射將輸入變量映射到一個(gè)高維的特征向量空間，在高維特征空間進(jìn)行線性回歸，依據(jù)結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化（structural risk minimization，SRM）原則，在高維空間構(gòu)造最優(yōu)分類超平面，較好解決小樣本、非線性等問題[25-26]。本試驗(yàn)將有正常種子的類別變量設(shè)為1，熱損傷種子的類別變量設(shè)為0，閡值設(shè)置為0.5，即當(dāng)預(yù)測(cè)值大于0.5則判定為有正常種子，否則，判定為熱損傷種子。通過比較 2種模型的判別效果，選取最優(yōu)判別模型。數(shù)據(jù)處理與分析在 Matlab R2011b、OriginPro 8和Excel 2007中完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 番茄種子光譜特性

圖1為60粒正常種子和60粒熱損傷種子的平均光譜圖。從圖1可以看出正常種子與熱損傷種子的光譜曲線的總趨勢(shì)和特征吸收峰基本相同。在1 200和1 500 nm附近處有2個(gè)明顯的吸收峰，1 200 nm為 C-H基的第二倍頻吸收波長(zhǎng)[15]，代表了碳水化合物的特征吸收峰；1 400～1 500 nm為O-H基和N-H基的第一倍頻吸收波長(zhǎng)[15]，分別代表了水分和蛋白質(zhì)的特征吸收峰。由圖 1可以得出，熱損傷種子與正常種子在光譜強(qiáng)度上有差異，熱損傷種子的平均吸收率小于正常種子的平均吸收率，與Wang等[27]的研究報(bào)道一致。番茄種子經(jīng)高溫處理后，種子內(nèi)的蛋白質(zhì)在加熱的物理作用下變性。蛋白質(zhì)的變性作用主要是蛋白質(zhì)分子內(nèi)部的結(jié)構(gòu)被破壞。天然蛋白質(zhì)的空間結(jié)構(gòu)是通過氫鍵等次級(jí)鍵維持的，而變性后次級(jí)鍵被破壞，蛋白質(zhì)分子就從原來有序的卷曲緊密結(jié)構(gòu)變?yōu)闊o序的松散伸展?fàn)罱Y(jié)構(gòu)（一級(jí)結(jié)構(gòu)并未改變）。天然蛋白質(zhì)與變性蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)差異會(huì)導(dǎo)致種子吸收光譜的差異。另一方面，熱損傷種子容易在籽粒中心產(chǎn)生了應(yīng)力裂紋，然后沿著淀粉顆粒邊界向外圍擴(kuò)展，導(dǎo)致種子內(nèi)部的空隙增加[28]。當(dāng)入射光照射到熱損傷種子上時(shí)，會(huì)產(chǎn)生更多衍射和漫反射光，而正常種子內(nèi)部沒有裂紋，入射光會(huì)直接穿過種子，因此熱損傷種子具有較小的吸收率。

圖1 平均原始近紅外光譜Fig.1 Average raw NIR spectra

2.2 發(fā)芽驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果

番茄種子的發(fā)芽驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果如表 2所示，從表 2中可以看出熱損傷種子的發(fā)芽率、發(fā)芽勢(shì)和發(fā)芽指數(shù)均明顯低于正常種子，平均發(fā)芽日數(shù)高于正常種子。這表示熱損傷種子的萌發(fā)受到了抑制，其活力低于正常種子。

表2 番茄種子發(fā)芽結(jié)果Table 2 Germination results of tomato seeds

2.3 PLS-DA判別模型

主因子數(shù)的選擇是建立 PLS-DA模型的第一步，合理的主因子數(shù)既可以提高模型的預(yù)測(cè)精度，又可以提高模型的穩(wěn)定性。本文采用留一交叉驗(yàn)證法[29]確定PLS-DA模型的最佳主因子數(shù)，主因子數(shù)初始范圍為1～20，步長(zhǎng)為1，分別建立PLS-DA模型，得到校正集的判別正確率和交叉驗(yàn)證均方根誤差（root mean square error of cross validation，RMSECV）。因?yàn)槟Ｐ偷玫降念A(yù)測(cè)值并不是整數(shù)，且判別閾值為0.5，因此只有當(dāng)預(yù)測(cè)值與類別真值之間的誤差小于0.5時(shí)才能判別正確，所以選擇RMSECV小于0.5對(duì)應(yīng)的主因子數(shù)。再以校正集判別正確率作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，校正集的判別正確率高時(shí)所對(duì)應(yīng)的主因子數(shù)即為最佳主因子數(shù)。

校正集判別正確率和交叉均方根誤差與主因子數(shù)的關(guān)系如圖2所示，RMSECV隨著主因子數(shù)的增加呈遞減的趨勢(shì)，主因子為1時(shí)，交叉驗(yàn)證均方根誤差最大為0.5，主因子數(shù)在3～20范圍內(nèi)時(shí)，RMSECV變化平緩，且當(dāng)主因子數(shù)為 8時(shí)交叉驗(yàn)證均方根誤差達(dá)到最小值。校正集總判別正確率隨著主因子數(shù)的增加呈遞增的趨勢(shì)，當(dāng)主因子數(shù)為5時(shí)，其判別正確率達(dá)100%?？紤]到主因子數(shù)小，更有利于模型的穩(wěn)定性，因此本試驗(yàn)最終選取 5作為PLS-DA模型的最佳主因子數(shù)。

圖2 主因子數(shù)與判別正確率和交叉驗(yàn)證均方根誤差的關(guān)系Fig.2 Relationships between classification accuracy,RMSECV and latent variable number

當(dāng)主因子數(shù)為 5時(shí)，采用校正集樣品的原始光譜建立PLS-DA分類模型，其校正模型的判別效果如圖3a所示，其正常種子和熱損傷種子的判別正確率均為100%。為了進(jìn)一步驗(yàn)證所建立 PLS-DA模型，將未參與建模的驗(yàn)證集樣品的原始光譜代入上述 PLS-DA校正模型并計(jì)算判別正確率，結(jié)果如圖 3b所示，其總判別正確率為96.67%，其中正常種子的判別正確率為100%，1個(gè)熱損傷種子被誤判為正常種子。

圖3 PLS-DA模型的判別結(jié)果Fig.3 Classification result of PLS-DA model

2.4 PAC-SVM判別模型

2.4.1 PCA預(yù)處理

由于原始光譜數(shù)據(jù)維數(shù)過高，若將其直接作為支持向量機(jī)的輸入變量，會(huì)導(dǎo)致模型過于復(fù)雜，運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)。同時(shí)，冗余的光譜數(shù)據(jù)還會(huì)減少模型的預(yù)測(cè)精度。主成分分析（principal component analysis，PCA）是常用的一種面向模式分類的數(shù)據(jù)降維方法，是在保證盡可能多的反映原始信息的基礎(chǔ)上，用較少的主成分代替原來較多的光譜變量，從而達(dá)到簡(jiǎn)化模型的目的[30]。因此，在建立 SVM 判別模型之前，利用 Matlab R2011b中的pca( )函數(shù)對(duì)番茄種子的原始光譜進(jìn)行主成分分析，前 3個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率已達(dá)到99.99%，能準(zhǔn)確反映光譜數(shù)據(jù)信息。圖4為校正集光譜矩陣前3個(gè)主成分的得分分布圖，2類種子在三維得分圖中具有較好的聚類效果，因此可以通過PCA預(yù)處理方法提高模型的識(shí)別能力[31]。

圖4 主成分得分Fig.4 Principal component scores

2.4.2 PCA-SVM模型的建立與驗(yàn)證

利用Matlab自帶的PLS_Toolbox_802工具包中的支持向量機(jī)算法建立熱損傷種子定性分析模型。不同的核函數(shù)可構(gòu)成不同的SVM分類器，目前最常用的核函數(shù)分類器有多項(xiàng)式核函數(shù)、S型核函數(shù)、線性核函數(shù)和徑向核函數(shù)（radial basis function，RBF）等。因?yàn)閺较蚝瘮?shù)具有效率高、逼近速度快等優(yōu)點(diǎn)[32]，本文選取 RBF作為SVM的核函數(shù)，支持向量機(jī)類型為ε-SVM。對(duì)于RBF核函數(shù)的ε-SVM，有懲罰因子c、松弛變量g和基本參數(shù)ε需要優(yōu)化。其中懲罰因子c與可容忍的誤差相關(guān)，松弛變量g決定了數(shù)據(jù)映射到新的特征空間后的分布，決定了線性分類面的復(fù)雜度。本文采用交叉驗(yàn)證法（cross validation，CV）確定這3個(gè)參數(shù)，其參數(shù)優(yōu)化結(jié)果如圖5所示。

當(dāng)懲罰因子c為10、松弛變量g為0.32和基本參數(shù)ε為0.01時(shí)，采用SVM判別分析法結(jié)合PCA預(yù)處理建立番茄種子熱損傷定性識(shí)別模型，并對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，其鑒別結(jié)果如圖 6所示。從圖中可以看出，其校正集與預(yù)測(cè)集的判別正確率均為100%，驗(yàn)證集中其分類變量值與預(yù)測(cè)值的平均偏差為0.043，表明SVM模型可以很好區(qū)分正常種子和熱損傷種子。

圖5 ε-SVM的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果Fig.5 Parameter optimization results of ε-SVM

圖6 PCA-SVM模型的判別結(jié)果Fig.6 Classification result of PCA-SVM model

3 結(jié) 論

本研究基于用近紅外光譜技術(shù)分析了正常番茄種子與熱損傷番茄種子的光譜特性，并利用偏最小二乘判別法和支持向量機(jī)建立了番茄種子熱損傷識(shí)別模型。以判別正確率和預(yù)測(cè)平均偏差來評(píng)價(jià)判別模型，得出以下結(jié)論：

1）PLS-DA和PCA-SVM模型的驗(yàn)證集總正確率分別為96.67%和100%，表明2種模型均可用于番茄種子熱損傷識(shí)別。熱損傷種子與正常種子番茄即使在外觀上無顯著差異，但會(huì)在內(nèi)部品質(zhì)方面存在差異，體現(xiàn)在蛋白質(zhì)、淀粉等指標(biāo)的不同，這些指標(biāo)又反映在光譜強(qiáng)度上，所以基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)熱損傷番茄種子進(jìn)行無損識(shí)別研究方法可行。

2）與PLS-DA模型相比，PCA-SVM判別效果更好，主成分?jǐn)?shù)為 3，其校正集與預(yù)測(cè)集的判別正確率均為100%，且預(yù)測(cè)偏差較小，平均偏差為0.043，模型更穩(wěn)定。

3）近紅外光譜技術(shù)結(jié)合PCA-SVM方法可用于番茄種子熱損傷的無損鑒定，為種子質(zhì)量檢驗(yàn)提供了一種新的方法。

本研究對(duì)象是“奇奇”櫻桃番茄種子，在以后的研究中將考慮不同品種的番茄種子和其他種子，進(jìn)一步提高基于近紅外光譜的種子熱損傷識(shí)別判定方法的可靠性。另外，本文利用原始光譜結(jié)合模式識(shí)別方法建立番茄種子熱損傷的判別模型，后續(xù)將對(duì)與種子質(zhì)量相關(guān)的有效特征波長(zhǎng)的選擇方法做進(jìn)一步研究，開發(fā)簡(jiǎn)易、低成本的基于近紅外光譜的熱損傷種子識(shí)別分級(jí)設(shè)備。

[1] 辛霞. 種子保存過程中生活力喪失特性及其機(jī)理研究[D].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2012.Xin Xia. Studies on the Viability Loss and Mechanism Seed Aging[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences, 2012. (in Chinese with English abstract)

[2] 史雨剛，馬金虎，楊進(jìn)文，等. 高溫處理對(duì)4個(gè)大豆品種種子發(fā)芽及活力的影響[J]. 山西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008，28(4)：409－412.Shi Yugang, Ma Jinghu, Yang Jinwen, et al. Research of the influence of of hot disposal on germination and seed vigor of four soybean varieties[J]. Journal of Shanxi Agricultural University(Natural Science Edtion), 2008, 28(4): 409－412.(in Chinese with English abstract)

[3] 金春燕，郭世榮，朱龍英，等. 高溫對(duì)番茄種子萌發(fā)及早期幼苗生長(zhǎng)和抗氧化系統(tǒng)的影響[J]. 上海農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2011，27(2)：92－95.Jin Chunyan, Guo Shirong, Zhu Longying, et al. Effects of high temperature on seed germination and seedling growth and antioxidant system of tomato[J]. Acta Agricultural Shanghai, 2011, 27(2): 92－95. (in Chinese with English abstract)

[4] 渠云芳，馬金虎，賀潤(rùn)平，等. 高溫老化對(duì)兩個(gè)玉米品種種子活力發(fā)芽指標(biāo)影響的研究[J]. 中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2006，22(2)：156－159.Qu Yunfang, Ma Jinhu, He Runping, et al. Study on the high temperature ageing influence on germination indexes of seeds of two varieties of maize [J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2006, 22(2): 156－159. (in Chinese with English abstract)

[5] 張海燕. 高溫對(duì)甜玉米種子萌發(fā)過程中貯藏物質(zhì)降解的影響[J]. 中國(guó)種業(yè)，2009，(7)：43－44.

[6] 丁建軍，王炬春，王葉筠，等. 高溫處理對(duì)不同瓜類作物品種種子發(fā)芽龍率的影響[J]. 中國(guó)西瓜甜瓜，2004，17(5)：5－6.

[7] 孫常玉. 高溫高濕處理對(duì)小麥種子質(zhì)量影響的研究[D].淮北：淮北師范大學(xué)，2015.Sun Changyu. Research on the Effect of High Temperature and High Humidity on Wheat Quality[D]. Huaibei: Huaibei Normal University, 2015. (in Chinese with English abstract)

[8] Shatadal P, Tan J. Identifying damaged soybeans by color image analysis[J]. Applied Engineering in Agriculture, 2003,19(1): 65－69.

[9] 羅微，杜焱喆，章海亮. PCA和SPA的近紅外光譜識(shí)別白菜種子品種研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析，2016，36(11)：3536－3541.Luo Wei, Du Yanzhe, Zhang Hailiang. Discrimination of varieties of cabbage with near infrared spectra based on principal component analysis and successive projections algorithm[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2016,36(11): 3536－3541. (in Chinese with English abstract)

[10] 鄭田甜，孫騰飛，曹增輝，等. 花生種子品質(zhì)的可見-近紅外光譜分析[J]. 光譜學(xué)與光譜分析，2015, 35(3)：622－625.Zheng Tiantian, Sun Tengfei, Cao Zenghui, et al. Quality analysis of peanut seed by visible/near-infrared spectra[J].Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(3): 622－625.(in Chinese with English abstract)

[11] 宋樂，王琦，王純陽，等. 基于近紅外光譜的單粒水稻種子活力快速無損檢測(cè)[J]. 糧食儲(chǔ)藏，2015，44(1)：20－23.Song Le, Wang Qi, Wang Chunyang, et al. Qualitative analysis of single rice seed vigor using near infrared reflectance spectroscopy[J]. Grain Storage, 2015, 44(1): 20－23. (in Chinese with English abstract)

[12] 白京，彭彥昆，王文秀. 基于可見近紅外光譜玉米種子活力的無損檢測(cè)方法[J]. 食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào)，2016，7(11)：4472－4477.Bai Jing, Peng Yankun, Wang Wenxiu. Discrimination of vitality of maize seeds based on near visible infrared spectroscopy[J]. Journal of Food Safety and Quality, 2016,7(11): 4472－4477. (in Chinese with English abstract)

[13] Tigabu M, Oden P C. Rapid and non-destructive analysis of vigour of Pinus patula seeds using single seed near infrared transmittance spectra and multivariate analysis[J]. Seed Science and Technology, 2004, 32(2): 593－606.

[14] Ambrose A, Lohumi S, Lee W H, et al. Comparative nondestructive measurement of corn seed viability using Fourier transform near-infrared (FT-NIR) and Raman spectroscopy[J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2016,224: 500－506.

[15] Ambrose A, Kandpal L M, Kim M S, et al. High speed measurement of corn seed viability using hyperspectral imaging[J]. Infrared Physics and Technology, 2016, 75: 173－179.

[16] Spielbauer G, Armstrong P, Baier J W, et al.High-throughput near-infrared reflectance spectroscopy for predicting quantitative and qualitative composition phenotypes of individual maize kernels[J]. Cereal Chemistry,2009, 86(5): 556－564.

[17] 朱麗偉，馬文廣，胡晉，等. 近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)種子質(zhì)量的應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 光譜學(xué)與光譜分析，2015，35(2)：346－349.Zhu Liwei, Ma Wenguang, Hu Jin, et al. Advances of NIR spectroscopy technology applied in seed quality Detection[J].Spectroscopy and Spectral Analysis, 2015, 35(2): 346－349.(in Chinese with English abstract)

[18] 李美凌. 基于高光譜的水稻種子活力檢測(cè)技術(shù)研究[D].杭州：浙江農(nóng)林大學(xué), 2014.Li Meiling. Research on Detection Technology of Rice Seed Vigor Based on Hyperspectral[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[19] 許思, 趙光武, 鄧飛, 等. 基于高光譜的水稻種子活力無損分級(jí)檢測(cè)[J]. 種子, 2016, 35(4):34－40.Xu Si, Zhao Guangwu, Deng Fei, et al. Research on detection technology of rice seed vigor based on hyperspectral[J]. Seed,2016, 35(4): 34－40. (in Chinese with English abstract)

[20] 張百俊. 干熱處理對(duì)番茄種子活力的影響[J]. 長(zhǎng)江蔬菜,1996, (11):29－31.

[21] 程邵明，王俊，馬楊琿，等. 基于電子鼻的番茄種子發(fā)芽率檢測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27(12)：132－135.Cheng Shaoming, Wang Jun, Ma Yanghui, et al. Detection of germination rate of tomato seeds by electronic nose[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2011, 27(12): 132－135. (in Chinese with English abstract)

[22] 劉偉，趙眾，袁洪福，等. 光譜多元分析校正集和驗(yàn)證集樣本分布優(yōu)選方法研究[J]. 光譜學(xué)與光譜分析，2014，34(4)：947－951.Liu Wei, Zhao Zhong, Yuan Hongfu, et al. An optimal selection method of samples of calibration set and validation set for spectral multivariate analysis[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2014, 34(4): 947－951. (in Chinese with English abstract)

[23] Wang Q, Xue W Q, Ma H X, et al. Quantitative analysis of seed purity for maize using near infrared spectroscopy[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2012, 28(Supp. 2): 259－264.

[24] 黃敏，朱曉，朱啟兵，等. 基于高光譜圖像的玉米種子特征提取與識(shí)別[J]. 光子學(xué)報(bào)，2012，41(7)：15－17.Huang Min, Zhu Xiao, Zhu Qibing, et al. Morphological characteristics based on of maize seed extraction and identification the hyperspectral image[J]. Acta Photonica Sinica, 2012, 41(7): 15－17. (in Chinese with English abstract)

[25] V David S A. Advanced support vector machines and kernel methods[J]. Neurocomputing, 2003, 55(1): 5－20.

[26] 胡曉華，劉偉，劉長(zhǎng)虹，等. 基于太赫茲光譜和支持向量機(jī)快速鑒別咖啡豆產(chǎn)地[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(9)：302－307.Hu Xiaohua, Liu Wei, Liu Changhong, et al. Rapid identification of producing area of coffee bean based on terahertz spectroscopy and support vector machine[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(9): 302－307. (in Chinese with English abstract)

[27] Wang D, Ram M S, Dowell F E. Classification of damaged soybean seeds using near–infrared spectroscopy[J].Transactions of the ASABE. 2002, 45(6): 1943－1948.

[28] 曹崇文. 玉米干燥中應(yīng)力裂紋的生成、擴(kuò)展、檢測(cè)和預(yù)防分析[J]. 干燥技術(shù)與設(shè)備，2009，7(4)：153－158.Cao Chongwen. Formation, expansion, analysis of detection and prevention of corn stress cracks during drying[J]. Drying Technology&Equipment, 2009, 7(4): 153－158. (in Chinese with English abstract)

[29] Galváo R K H, Araujo M C U, Silva E C, et al.Crossvalidation for the selection of spectral variables using the successive projections algorithm[J]. Braz. Chem. Soc,2007, 18(8): 1580－1584.

[30] 王轉(zhuǎn)衛(wèi)，趙春江，商亮，等. 基于介電頻譜技術(shù)的甜瓜品種無損檢測(cè)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(9)：290－295.Wang Zhuanwei, Zhao Chunjiang, Shang Liang, et al.Nondestructive testing of muskmelons varieties based on dielectric spectrum technology[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(9): 290－295. (in Chinese with English abstract)

[31] 郝勇，孫旭東，高榮杰，等. 基于可見/近紅外光譜與SIMCA和 PLS-DA的臍橙品種識(shí)別[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2010，26(12)：373－377.Hao Yong, Sun Xudong, Gao Rongjie, et al. Application of visible and near infrared spectroscopy to identification of navel orange varieties using SIMCA and PLS-DA methods[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 22(12): 373－377. (in Chinese with English abstract)

[32] 商亮，谷靜思，郭文川. 基于介電特性及 ANN的油桃糖度無損檢測(cè)方法[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(17) ：257－264.Shang Liang, Gu Jingsi, Guo Wenchuan. Non-destructively detecting sugar content of ne ctarines based on dielectric properties and ANN[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2013, 29(17): 257－264. (in Chinese with English abstract)