简介： 基于近红外光谱快速鉴别烟叶黑暴病害及感染程度的方法，先收集不同黑暴病害感染程度的新鲜烟叶作为建模训练集，获取训练集烟叶的总氮含量，将训练集烟叶分为正常生长、轻度感染和严重感染三个类别；同时利用手持近红外光谱仪采集以上烟叶的光谱信息，建立近红外光谱数据训练集，然后对光谱数据进行预处理，再采用极限学习机算法，结合训练集烟叶光谱信息和分类标签，建立近红外光谱判别分析模型，并对判别分析模型进行评价；之后采集待测新鲜烟叶样本的近红外光谱信息，并输入至建立的判别分析模型中进行判别分析，快速鉴定待测烟叶样本是否存在黑暴感染及其感染程度。本发明方法具有方便快捷、无损、高效、绿色环保等优点。