《表2 两种模型的预测结果》

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《高光谱亚像元分解预测花生中的黄曲霉毒素B_1》

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基于亚像元分解的方法被广泛应用遥感影像的定量解析中，本研究基于MNF的亚像元分解，提出了一种能在食品安全检测领域应用的黄曲霉丰度检测方法，并构建了基于丰度图像的直方图量化特征进行非线性回归，进而预测黄曲霉素精度，该方法最优总体预测误差以降低到12.16%。由于黄曲霉毒素含量在mg/kg数量级，也就是百万分之一数量级，这一精度，已能够较为准确地识别花生是否被黄曲霉毒素污染，进而将污染籽粒剔除。相比较生化的检测方法，虽然预测精度较低，但该方法预测速度快，可以在瞬间完成，对黄曲霉的在线快速检测及其相关便携式装备的研发具有积极意义。