云顶天宫本研究利用高光谱成像技术对脐橙表面的农药残留进行检测，通过对采集的高光谱数据进行预处理和降维处理，提取特征波长，并建立数学模型以实现对脐橙农药残留浓度的判别分析。研究旨在评估不同数学模型的性能，以确定最优的农药残留检测方法。

1. 光谱数据的采集与预处理

云顶天宫1.1 样品准备 选取哒螨灵作为研究对象，将80个脐橙样品分为四组，每组20个，分别对应不同的农药稀释浓度（1:400、1:800、1:1500和无农药对照组）。

1.2 光谱数据采集 确定脐橙的感兴趣区域，采集该区域内的平均光谱作为原始数据。

1.3 预处理 采用标准正态变换（SNV）对原始光谱数据进行预处理，以消除样品间的差异。

2. 特征波长的提取

2.1 主成分分析法（PCA） 对预处理后的光谱数据进行PCA分析，提取主成分图像和累积贡献率，确定特征波长。

2.2 特征波长确定 通过PCA图像提取和权重系数图分析，确定特征波长，为后续建模提供关键信息。

3. 数学模型的建立与性能分析

3.1 模型选择 选择支持向量机（SVM）、BP神经网络和极限学习机（ELM）作为分类模型。

3.2 模型训练与测试 使用提取的特征波长数据对模型进行训练，并采用剩余的样本进行测试，评估模型性能。

云顶天宫3.3 性能比较 比较不同模型的判别能力，包括准确率、召回率和F1分数等指标。

4. 结果

4.1 特征波长提取结果 成功提取了500nm, 580nm, 680nm, 850nm, 930nm和980nm作为特征波长。

云顶天宫4.2 模型性能分析 SVM、BP神经网络和ELM模型在不同特征波长下的性能表现不同，但均能较好地区分不同浓度的农药残留。

4.3 最优模型选择 根据性能指标，选择准确率最高、误判率最低的模型作为最优模型。

5. 讨论

5.1 技术优势 高光谱成像技术提供了一种快速、无损的农药残留检测方法，具有较高的应用潜力。

5.2 模型优化 未来的研究可以进一步优化模型参数，提高检测的准确性和鲁棒性。

5.3 应用前景 该技术有望在农产品质量安全检测领域得到广泛应用，保障消费者健康。

6. 结论

本研究成功应用高光谱成像技术结合PCA和多种数学模型对脐橙表面农药残留进行检测，为农产品安全监管提供了一种新的技术手段。