Um método de detecção de umidade de alface baseado em THz-TDS

RESUMO:

Para a detecção não destrutiva de estresse hídrico da alface, espectroscopia no domínio do tempo em terahertz (THz-TDS) foi usada para analisar quantitativamente o conteúdo de água na alface. Quatro gradientes de conteúdo de água de alface foram usados. Os dados espectrais da alface foram coletados por um sistema THz-TDS e denoised usando o derivado S-G, Savitzky-Golay (S-G) suavização e filtragem de normalização. O efeito de ajuste do método de pré-tratamento foi melhor do que o do ajuste de regressão, e o efeito de ajuste da derivada S-G foi obtido. Em seguida, um conjunto de calibração e um conjunto de verificação foram divididos pelo algoritmo Kennan-Stone, particionamento do conjunto de amostra com base no algoritmo de distância X-Y conjunta (SPXY) e o algoritmo de amostragem aleatória (RS), e os parâmetros de RS foram otimizados por ajuste de regressão. A amostragem adaptativa de estabilidade competitiva reponderada, variáveis de informação retidas iterativamente e otimização de combinação de intervalo foram usadas para selecionar comprimentos de onda característicos e, em seguida, a projeção contínua foi usada com base nos três algoritmos acima. Depois que o algoritmo de projeção sucessivo foi reprojetado, a regressão de mínimos quadrados parcial foi usada na modelagem. Os coeficientes de regressão R2 e erro quadrático médio (RMSEP) atingem 0,8962 e 412,50%, respectivamente, e R2 e RMSEP do conjunto de verificação são 0,8757 e 528,93%, respectivamente.

Palavras-chave:
alface; teor de umidade; THz-TDS; algoritmo SPA; regressão parcial de mínimos quadrados.