Resumen

La selección de la longitud de onda es un trabajo desafiante para la detección de los moretones en peras utilizando imágenes hiperespectrales. La mayoría de las investigaciones modernas utilizan el conjunto de longitudes de onda de características seleccionado por un solo método de selección que generalmente no puede manejar la amplia variabilidad de los datos hiperespectrales. En este trabajo se propuso un marco novedoso para aumentar el rendimiento de la detección de moretones, mediante la combinación de tres métodos de selección de variables de vanguardia y el concepto de integración a nivel de características. El algoritmo de proyección sucesiva, el muestreo competitivo adaptativo ponderado y RELIEF se aplicaron primero a los espectros de la pera Korla, respectivamente. Luego, los subconjuntos de longitudes de onda de características correspondientes se integraron y se construyó un conjunto óptimo de longitudes de onda de características. Finalmente, se empleó un clasificador basado en ELM para la identificación de moretones en las peras. Los resultados experimentales

• Materias:Espectrofotométricos Espectros Raman Nanodiamantes Características espectrales Oxicombustible
• Subjects:Spectrophotometric Raman spectra Nanodiamonds Spectral characteristics Oxyfuel
• Palabras claves:Selección de longitud de onda; Detección de hematomas; Imágenes hiperespectrales; Métodos de selección de características; Clasificador basado en ELM; Peras Korla
• Keywords:Wavelength selection; Bruises detection; Hyperspectral imaging; Feature selection methods; ELM-based classifier; Korla pears