本发明提出了一种基于高光谱图像的烤烟叶水分含量估测方法,用以解决现有水分测定方法耗时较长,破坏烟叶自身化学成分和组织结构的问题。本发明的步骤为:采集烤烟烟叶叶片的高光谱图像,通过烘箱法测定水分含量建立烟叶含水率数据集;对高光谱图像进行预处理并提取感兴趣区域;采用CARS算法提取感兴趣区域中水分相关光谱的特征波长;对特征波长对应图像进行Mask掩膜标定得烟叶光谱数据集;采用支持向量回归算法构建烤烟叶片水分估测模型并进行训练,根据烟叶含水率数据集进行验证。本发明通过图像数据处理无需对样本进行处理,可以保证样本的完整性,操作简单,且检测结果快速、准确,有效提高了烤烟烟叶水分检测效率。
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