一种基于高光谱与机器学习的植物类胡萝卜素测定方法

本发明属于高光谱成像与机器学习技术领域，公开了一种基于高光谱与机器学习的植物类胡萝卜素快速测定方法。本发明的测定系统包括高光谱成像装置、光谱预处理模块、特征波长提取模块、机器学习建模模块和类胡萝卜素含量预测模块，并通过数据处理单元依次连接。所述方法结合高光谱成像技术获取植物样本的光谱数据，通过光谱预处理和特征提取算法筛选关键波长，并利用随机森林回归、偏最小二乘回归或梯度提升机等机器学习模型建立类胡萝卜素含量预测模型。本发明无需化学试剂，即可实现植物类胡萝卜素的快速、无损检测，提升测定精度和效率，克服传统检测方法操作复杂、耗时长、破坏性强的缺点。