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

1. 光譜數(shù)據(jù)的采集與預(yù)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(yīng)不同的農(nóng)藥稀釋濃度（1:400、1:800、1:1500和無農(nóng)藥對照組）。

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

1.3 預(yù)處理 采用標準正態(tài)變換（SNV）對原始光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)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(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)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(quán)重系數(shù)圖分析，確定特征波長，為后續(xù)建模提供關(guān)鍵信息。

3. 數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)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(shù)等指標。

4. 結(jié)果

4.1 特征波長提取結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ELM模型在不同特征波長下的性能表現(xiàn)不同，但均能較好地區(qū)分不同濃度的農(nóng)藥殘留。

4.3 最優(yōu)模型選擇 根據(jù)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(shù)優(yōu)勢 高光譜成像技術(shù)提供了一種快速、無損的農(nóng)藥殘留檢測方法，具有較高的應(yīng)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(shù)，提高檢測的準確性和魯棒性。

5.3 應(yīng)用前景 該技術(shù)有望在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全檢測領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，保障消費者健康。

6. 結(jié)論

本研究成功應(yīng)用高光譜成像技術(shù)結(jié)合PCA和多種數(shù)學模型對臍橙表面農(nóng)藥殘留進行檢測，為農(nóng)產(chǎn)品安全監(jiān)管提供了一種新的技術(shù)手段。