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—— 中国食品杂志社
本研究系统量化分析不同感兴趣区域（region of interest，ROI）特征（部位、形状、尺度）与猕猴桃可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）预测精度的相关性规律，以构建集成高光谱成像与ROI优选的猕猴桃SSC预测模型框架。针对全果ROI区域光谱数据，分别利用多元散射校正（multiplicative scatter correction，MSC）、Savitzky-Golay（SG）平滑、标准正态变量变换（standard normal variate，SNV）及SNV-SG平滑方法进行预处理，建立偏最小二乘回归模型以预测猕猴桃SSC，并通过性能分析确定模型处理策略。进一步分别提取猕猴桃赤道、花萼、果梗处不同形状、尺度组合ROI光谱信息进行模型预测精度对比。结果表明，SNV预处理效果最佳，全果ROI预测集的决定系数（RP2）＝0.832 7、预测均方根误差（root mean square error of prediction，RMSEP）＝0.387 1。ROI特征对猕猴桃SSC预测准确性有显著影响，呈现“赤道＞花萼＞果梗”“圆形＞方形”“小尺度＞大尺度”的影响规律；而赤道处小圆形ROI预测结果最优，RP2＝0.917 3、RMSEP＝0.221 7。本研究验证了高光谱图像ROI优选对模型性能的关键作用，明确了“赤道-圆形-小尺度”的组合特征优势，可为利用高光谱技术提高猕猴桃SSC预测效果提供有效途径。
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