農業行業
南瓜作為重要的經濟作物，種子活力直接關系到播種后的出苗率、幼苗生長勢及最終產量。傳統的種子活力檢測方法，如發芽試驗，耗時費力，無法滿足現代農業快速、大規模種子質量檢測需求。高光譜成像技術融合了光譜學與圖像學優勢，能同時獲取樣本的光譜信息和空間信息，在種子活力無損檢測領域展現出巨大潛力。
一、實驗材料準備
將南瓜種子分為4組，每組100粒種子，分別放入一個尼龍網袋中，如圖3-2。每隔1天將一組南瓜種子置于干燥器內，具體操作步驟為:先取出3組樣本，將第1組樣本置于干燥器中，24小時后將第2組樣本置于干燥器中，再24小時后將第3組樣本置于干燥器中，于3天后取出老化時間分別為1天~3天的全部樣本(第1組為老化3天的樣本，第2組為老化2天的樣本，第3組為老化1天的樣本)。4組中剩余的1組不進行老化處理，在老化組實驗進行時放置在室溫條件下3天。
二、高光譜數據采集
將不同老化天數的種子利用彩譜高光譜相機進行數據的采集，拍攝了所有樣本400-1000nm的高光譜圖像，對光譜數據進行提取后，共計獲得400條光譜曲線，如圖所示。
每天觀察長勢，并澆適量的清水，確保發芽所需水分。第三天和第五天分別各記錄一次發芽情況，下圖為南瓜種子發芽預試驗圖。
根據各種子的活力等級，將各種子的平均光譜數據分類，各等級的整體光譜曲線如下圖 所示。
三、光譜數據處理
原始高光譜圖像易受噪聲、光照不均等干擾，采用中值濾波去除椒鹽噪聲，基于標準白板的反射率校正消除光照差異，對校正后圖像進行感興趣區域（ROI）提取，聚焦于種子胚及胚乳部分，確保后續特征提取準確性，利用主成分分析（PCA）等降維手段初步壓縮數據，保留關鍵信息同時減少計算量。
四、結論與展望
本研究成功構建基于高光譜成像技術的南瓜種子活力檢測模型，實現快速、無損、高精度活力判別，為南瓜種業質量管控提供高效技術方案。后續研究可拓展至更多作物種子，融合多模態數據（如熒光光譜、熱成像等）進一步提升復雜環境下檢測精度，結合物聯網技術構建種子活力在線監測系統，助力智慧農業種子品質實時把控與精準篩選。
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