测试需求：将三类菖蒲进行区分鉴别

本次测试采用可见和近红外两台高光谱相机进行测量

• 相机1覆盖400-1000nm波长范围

• 相机2覆盖900-1700nm波长范围

• 线性推扫成像方案

• 照明光源采用卤素光源

• 测试时样品放置在水平位移台上

高光谱曲线图：

400-1000nm

900-1700nm

可以观察到，三个种类的菖蒲在400-1000nm上面整体上趋势相同，且强度也很接近，900-1700nm上波形相似，但强度差异相比400-1000更大一些

相机1-分类结果

原始图像

预测结果

相机1（可见光波段），借助光谱数据中的色差特征进行物种识别。预测结果显示，茴香菖蒲的识别效果较为理想。

相机2-分类结果

近红外波段（相机2）的测试中，茴香菖蒲的识别率最高，表现出良好的区分度。

总结：

波段差异：三类菖蒲样品在900-700nm光谱范围差异显著，400-1000nm差异较小，推荐使用900-1700nm的相机进行后续测试。

算法表现：900-1700nm波段分类效果优于400-1000nm。

建议：

样本量补充：机器学习算法需要大量样本进行建模验证，需要补充样本数量。

算法优化：样本数量足够后，优化识别准确率与计算效率。