本研究利用高光譜成像技術對臍橙表面的農藥殘留進行檢測，通過對采集的高光譜數據進行預處理和降維處理，提取特征波長，并建立數學模型以實現對臍橙農藥殘留濃度的判別分析。研究旨在評估不同數學模型的性能，以確定最優(yōu)的農藥殘留檢測方法。

1. 光譜數據的采集與預處理

1.1 樣品準備 選取噠螨靈作為研究對象，將80個臍橙樣品分為四組，每組20個，分別對應不同的農藥稀釋濃度（1:400、1:800、1:1500和無農藥對照組）。

1.2 光譜數據采集 確定臍橙的感興趣區(qū)域，采集該區(qū)域內的平均光譜作為原始數據。

1.3 預處理 采用標準正態(tài)變換（SNV）對原始光譜數據進行預處理，以消除樣品間的差異。

2. 特征波長的提取

2.1 主成分分析法（PCA） 對預處理后的光譜數據進行PCA分析，提取主成分圖像和累積貢獻率，確定特征波長。

2.2 特征波長確定 通過PCA圖像提取和權重系數圖分析，確定特征波長，為后續(xù)建模提供關鍵信息。

3. 數學模型的建立與性能分析

3.1 模型選擇 選擇支持向量機（SVM）、BP神經網絡和極限學習機（ELM）作為分類模型。

3.2 模型訓練與測試 使用提取的特征波長數據對模型進行訓練，并采用剩余的樣本進行測試，評估模型性能。

3.3 性能比較 比較不同模型的判別能力，包括準確率、召回率和F1分數等指標。

4. 結果

4.1 特征波長提取結果 成功提取了500nm, 580nm, 680nm, 850nm, 930nm和980nm作為特征波長。

4.2 模型性能分析 SVM、BP神經網絡和ELM模型在不同特征波長下的性能表現不同，但均能較好地區(qū)分不同濃度的農藥殘留。

4.3 最優(yōu)模型選擇 根據性能指標，選擇準確率最高、誤判率最低的模型作為最優(yōu)模型。

5. 討論

5.1 技術優(yōu)勢 高光譜成像技術提供了一種快速、無損的農藥殘留檢測方法，具有較高的應用潛力。

5.2 模型優(yōu)化 未來的研究可以進一步優(yōu)化模型參數，提高檢測的準確性和魯棒性。

5.3 應用前景 該技術有望在農產品質量安全檢測領域得到廣泛應用，保障消費者健康。

6. 結論

本研究成功應用高光譜成像技術結合PCA和多種數學模型對臍橙表面農藥殘留進行檢測，為農產品安全監(jiān)管提供了一種新的技術手段。