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高精度玉米品种识别方法：基于数据融合技术与PSX-Stacking算法

作者及机构
本研究由Weifeng Gao（浙江师范大学物理与电子信息工程学院）、Minlan Jiang（通讯作者，浙江师范大学及浙江光电子研究院）、Xiaowei Shi（杭州海康威视数字技术有限公司）等合作完成，发表于*Journal of Food Composition and Analysis*（2025年7月，卷147，文章编号108098）。

学术背景
玉米是全球重要的粮食作物，其品种纯度直接影响产量与品质。传统鉴定方法（如化学分析、DNA标记）存在破坏性、高成本等问题。近年来，高光谱成像（hyperspectral imaging）技术因其无损、高效的特点被广泛应用于农产品检测，但单一光谱特征在区分相似品种时精度有限。本研究提出结合高光谱与纹理特征（texture features）的多源数据融合策略，并开发PSX-Stacking集成学习算法，以实现玉米品种的高精度无损识别。

研究目标包括：
1. 构建融合光谱与纹理特征的玉米种子数据集；
2. 通过主成分分析（PCA, Principal Component Analysis）降维优化特征选择；
3. 开发基于Stacking集成学习的PSX-Stacking模型，提升分类性能。

研究流程与方法

1. 数据采集与预处理

   • 样本：5个玉米品种（YT29、YXN6等），每品种200粒种子，共1000粒。
     
   • 高光谱成像：使用VIS-NIR HSI系统（869–1717 nm，256波段），采集前进行黑白校正（公式：R=(R0−Rd)/(Rw−Rd)）。
     
   • 光谱预处理：采用向量归一化（VN, Vector Normalization）消除噪声，提升信噪比。
     
   • 纹理特征提取：从5个关键波段（如1038 nm、1377 nm）提取灰度-梯度共生矩阵（GGCM, Gray-Gradient Co-occurrence Matrix）的15项特征，结合局部二值模式（LBP, Local Binary Pattern）的6项特征，共105维纹理数据，并通过最小-最大归一化（MMN）标准化。
     

2. 数据融合与降维

   • 低层融合（LLDF）：直接拼接光谱（256维）与纹理（105维）特征，生成361维数据集。
     
   • 高层融合（HLDF）：通过PCA降维，保留95%累计方差，将特征压缩至50维，显著减少冗余。
     

3. 模型构建与验证

   • PSX-Stacking算法：
     
     • 基模型：偏最小二乘判别分析（PLS-DA）处理线性特征，支持向量机（SVM）处理非线性纹理边界。
       
     • 元模型：XGBoost集成基模型输出，采用五折交叉验证防止过拟合。
       
   • 对比实验：与1D-CNN、Transformer等7种模型对比，评估单源数据（光谱/纹理）与融合数据的分类效果。
     

主要结果

1. 预处理效果

   • 光谱经VN处理后，PSX-Stacking准确率从92.66%提升至95.66%；纹理经MMN后，准确率从94%提升至95.66%。
     
   • 混淆矩阵显示，单源数据下PSX-Stacking错误分类数仅为13例（光谱）和13例（纹理），显著优于其他模型（如PLS-DA错误26例）。
     

2. 数据融合优势

   • 低层融合（LLDF）使PSX-Stacking准确率达98.66%，高层融合（HLDF）进一步升至99.67%（F1分数0.9967）。
     
   • PCA降维后，前三个主成分累计方差达81.85%，分类边界更清晰（图6c）。
     

3. 模型对比

   • PSX-Stacking在光谱、纹理及融合数据上均表现最优，较次优模型（Transformer）准确率提高7%以上。
     
   • 在公开数据集（大麦、鹰嘴豆）上的泛化测试中，PSX-Stacking准确率超80%，验证了其鲁棒性。
     

结论与价值

1. 科学价值

   • 提出多源数据融合策略，解决了高光谱技术对相似品种区分度不足的瓶颈。
     
   • PSX-Stacking算法通过集成PLS-DA与SVM的优势，显著提升小样本高维数据的分类性能。
     

2. 应用价值

   • 为种子市场监管提供无损、高效的检测工具，避免劣质种子冒充优质品种。
     
   • 方法可扩展至其他农作物（如水稻、大豆）的品质鉴定。
     

研究亮点

1. 方法创新

   • 首次将GGCM与LBP纹理特征结合，增强表面细微差异的捕捉能力。
     
   • 开发PSX-Stacking框架，通过XGBoost优化集成学习效率。
     

2. 技术突破

   • 融合数据经PCA降维后，模型计算负载降低50%，精度仍达99.67%。
     
   • 高光谱成像系统（曝光15 ms、位移速度5 mm/s）实现快速无损采集。
     

3. 局限性

   • 样本仅限实验室环境采集，未来需开发便携设备适应田间条件。
     
   • 未涵盖种子杂质检测，需进一步优化模型泛化能力。
     

其他价值
研究为农业智能化提供了可复用的技术框架，未来可通过扩大样本多样性（跨区域、跨季节）进一步提升模型实用性。