品种鉴定在确保燕麦生产质量和生产者利益方面发挥着重要作用。然而，传统的燕麦品种鉴别方法通常具有破坏性、耗时和复杂性。在这项研究中，通过多光谱成像结合多元分析，检验了快速无损检测燕麦种子品种的可行性。应用主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM）对16个燕麦品种的种子进行了形态学特征、光谱特征或其组合分类。结果表明，使用多光谱成像技术可以很容易地显示燕麦种子品种之间的明显差异，并且通过结合形态学和光谱特征的数据可以实现出色的区分。LDA和SVM模型的平均分类准确率分别为89.69%和92.71%。因此，多光谱成像结合多元分析为燕麦品种的快速无损鉴定提供了一种新的方法。

Videometer Lab4多光谱种子表型成像系统是丹麦理工大学与丹麦Videometer公司开发，是用于种子研究先进的多光谱表型成像设备，典型客户为ISTA国际种子检验协会、ESTA欧洲种子检验协会、John Innes Centre、LGC化学家集团、奥胡斯大学等等，利用该系统发表的文章已经超过300篇。

Videometer种子表型表型成像系统可测量种子如尺寸、颜色、形状等，间接测定种子参数如种子纯度、发芽百分比、发芽率、种子健康度、种子成熟度、中寿命等。种子活力综合种子活力是种子发芽和出苗率、幼苗生长的潜势、植株抗逆能力和生产潜力的总和（发芽和出苗期间的活性水平与行为），是种子品质的重要指标，具体包括吸涨后旺盛的代谢强度、出苗能力、抗逆性、发芽速度及同步性、幼苗发育与产量潜力。种子活力是植物的重要表型特征，传统检测方法包括低温测试、高温加速衰老测试、幼苗生长测定等。

该系统也可以对细菌、虫卵、真菌等进行高通量成像测量，进行病理学、毒理学或其它研究。对于拟南芥等冠层平展的植物，可以进行自动的叶片计数等。

Cultivars identification of oat (Avena sativa L.) seed via multispectral imaging analysis 

Cultivar identification plays an important role in ensuring the quality of oat production and the interests of producers. However, the traditional methods for discrimination of oat cultivars are generally destructive, time-consuming and complex. In this study, the feasibility of a rapid and nondestructive determination of cultivars of oat seeds was examined by using multispectral imaging combined with multivariate analysis. The principal component analysis (PCA), linear discrimination analysis (LDA) and support vector machines (SVM) were applied to classify seeds of 16 oat cultivars according to their morphological features, spectral traits or a combination thereof. The results demonstrate that clear differences among cultivars of oat seeds could be easily visualized using the multispectral imaging technique and an excellent discrimination could be achieved by combining data of the morphological and spectral features. The average classification accuracy of the testing sets was 89.69% for LDA, and 92.71% for SVM model. Therefore, the potential of a new method for rapid and nondestructive identification of oat cultivars was provided by multispectral imaging combined with multivariate analysis.

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