src: La présente étude rend compte de l'évaluation de la performance d'un modèle de classification élaboré pour distinguer sept types de matières étrangères (orge, canola, maïs, graines de lin, avoine, seigle et soja), six types d'impuretés (grains de blé cassés, sarrasin, fragments de paille, épillets de blé, pierres et folle avoine) et deux types d'excréments d'animaux (cerf et lièvre) dans le blé roux de printemps de l'Ouest canadien (CWRS) à l'aide de l'imagerie hyperspectrale dans le proche infrarouge.
tgt: This study reports the performance evaluation of the previously developed classification model to differentiate seven foreign material types (barley, canola, maize, flaxseed, oats, rye, and soybean); six dockage types (broken wheat kernels, buckwheat, chaff, wheat spikelets, stones, and wild oats); and two animal excreta types (deer and rabbit droppings) from Canada Western Red Spring (CWRS) wheat using NIR hyperspectral imaging.