南方农业学报

作者：任芸萱, 肖熙鸥, 段喆, 聂珩, 林文秋,

关键词：茄子, 耐热, 高光谱成像, SG-PLS-DA模型,

【目的】建立基于高光谱成像技术的茄子幼苗萎蔫程度无损判别方法，开展高温胁迫下基于高光谱成像判别茄子萎蔫程度研究，为茄子耐热性高通量精准鉴定及耐热茄子种质资源高通量筛选提供参考依据。【方法】以高温敏感茄子自交系KY幼苗植株为研究对象，采用SOC710VP高光谱成像系统（光谱分辨率1.3 nm，光谱范围400~1000 nm），采集高温胁迫后茄子幼苗不同萎蔫等级植株的冠层图像。对比无处理和标准正态变量变换（SNV）、标准化（AUT）、归一化（NOR）、Savitzky-Golay平滑（SG）、多元散射校正（MSC）5种预处理方法的效果。基于Kennard-Stone算法划分训练集和测试集，分别构建偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）的全波段及基于竞争性自适应重加权算法（CARS）提取特征波段的萎蔫等级判别模型。【结果】不同萎蔫等级茄子植株的平均反射率存在差异，在400~1000 nm波段的平均反射率随萎蔫等级升高而降低。与无处理相比，5种预处理均能够有效降低杂散光的噪声，其中SG处理能消除随机信号，提高样本的信噪比。在PLS-DA模型中，SG预处理后的模型判别效果最佳，训练数据集与测试数据集的准确率分别达97.00%和98.00%。采用CARS提取特征波段可有效减少数据维度，其中结合SG预处理所建模型的性能最优。SVM模型中，采用不同核函数时，SNV预处理结合线性核函数、SG预处理结合多项式核函数均取得较高的判别准确度。综合比较，SG-PLS-DA模型性能稳定且判别效率高。【结论】高光谱成像技术可用于茄子萎蔫程度的快速评价，SG预处理方法结合PLS-DA判别模型可实现茄子幼苗高温胁迫后萎蔫程度的快速、无损和准确判别，为茄子耐热表型的高通量鉴定提供可行方法。

来源：2026年第2期

《南方农业学报》期刊编辑部

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