单、混菌作用下贮藏期库尔勒香梨图谱规律研究
库尔勒香梨因其香味独特、浓厚馥郁、果肉酥脆、汁水丰沛等优点,不仅受到国内消费者的喜爱,同时也是新疆主要出口创汇的特色农产品。在前期调研中了解到,梨果在贮藏过程中黑斑病和青霉病的防治困难,在走访的大部分冷库贮藏公司设定了10-20%因病害传染造成的可接受果实损失率,能控制在10%以下的损失已是较为成功的效果,因此,库尔勒香梨产业急需要一种快速、准确的病害检测手段。本研究以近红外光谱结合评价指标和图像对单、混病原菌香梨进行探究。为后期贮藏期香梨病害防治及检测提供数据和理论支持,减少贮藏期库尔勒香梨的损失,给消费者提供安全保障。主要研究内容及结果如下:（1）单病原菌和混合病原菌作用下不同贮藏期库尔勒香梨缺陷及健康区域菌落总数、色度、可溶性固形物（Soluble Solids Content,SSC）、的变化规律。在感病区域中混合菌香梨颜色较单病原菌香梨颜色少亮、多红、少黄、SSC含量低、菌落总数增长快;非感病区域中混合菌香梨颜色较单病原菌香梨颜色多亮、少绿、多黄、SSC含量高、菌落总数增长快。（2）分析单、混菌作用下贮藏期病斑及健康区域的图像纹理特征及光谱变化规律。对比单、混病原菌病斑和健康部位光谱结合图像、Lab值、SSC、和菌落总数,混合菌对感病香梨的腐化能力更强,对感病香梨的催熟作用强于单病原菌。混合菌繁殖能力强于单病原菌。混合菌消耗SSC和水的程度高于单病原菌;单病原菌和混合菌中对比度和平稳度之间具有显著性。（3）构建了库尔勒香梨病害分类识别模型、感染病害程度的分类模型。确定支持向量机结合随机森林法（Support vector machines combined with random forests,SVM-RF）分类模型为病害分类识别最优模型,分类正确率为98.64%。依据菌落总数将库尔勒香梨感染程度分为轻度、中度和重度。香梨感染单病原菌后,小波变换（Wavelet Transform,WT）+主成分分析（Principal components analysis,PCA）+SVM-RF为最佳模型,正确率为97.08%。香梨感染混合菌后,概率熵正态变换（Probabilistic entropy normalization,PQN）)+自举软收缩结合连续投影算法（Bootstrap soft shrinkage combined with continuous projection algorithm,BOOS-SPA）+SVM-RF为最佳模型,正确率为97.07%。
- 作者：
- 刘玉凤
- 学位授予单位：
- 塔里木大学
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2023年
- 导师姓名：
- 刘媛媛
- 中图分类号：
- S661.2
- 关键词：
- 库尔勒香梨；单、混病原菌；纹理特征；光谱特征；病害程度
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- 基金项目：
- 国家自然科学基金项目“香梨感染病原菌后贮藏期品质、微生物变化规律及图谱特性研究（项目编号:1119074）课题主持人:刘媛媛教授（塔里木大学）