Foi empregada a tecnologia de análise hiperespectral combinada com reconhecimento de padrões para estabelecer um método de classificação e detecção para oito tipos de mini-sementes de batata (Atlântico, Holanda-14, Holanda quinze 041, Holanda quinze Q8, Jizhang batata nº 12, Jizhang batata nº 8, Xingjia nº 2 e Y2). Foram coletadas 276 amostras de sementes, e os espectros originais de 860 a 1700 nm passaram por normalização, suavização de Savitzky-Golay de 11 pontos e pré-processamento espectral do primeiro derivado diferencial de 4 pontos. Os dados espectrais pré-processados foram submetidos à análise de componentes principais, onde a contribuição acumulada dos três primeiros componentes principais foi de 95,12%, contendo a maior parte das informações do espectro original e podendo ser usados como variáveis de classificação. Em seguida, foram utilizados análise discriminante linear, rede neural BP e máquina de vetor de suporte para modelagem de classificação. Por fim, foi estabelecido um modelo de classificação escalonado e hierárquico para oito tipos de mini-sementes de batata. Primeiro, o modelo de análise discriminante linear distinguiu Atlântico, Holanda-14, Holanda quinze 041 e outras variedades, com taxa média de reconhecimento correto de 88,79%. Em seguida, o modelo de rede neural BP classificou outras variedades em duas categorias, sendo uma composta por Jizhang batata nº 8 e Y2, e a outra por Holanda quinze Q8, Jizhang batata nº 12 e Xingjia nº 2, com taxa média de reconhecimento correto de 93,24%. Finalmente, o modelo de rede neural BP distinguiu Jizhang batata nº 8 e Y2, com taxa média de reconhecimento correto de 77,78%; e o modelo de máquina de vetor de suporte distinguiu Holanda quinze Q8, Jizhang batata nº 12 e Xingjia nº 2, com taxa média de reconhecimento correto de 87,23%. O modelo de classificação escalonado e hierárquico para os oito tipos de mini-sementes de batata alcançou uma taxa média de reconhecimento correto de 89,75%, demonstrando que a tecnologia de análise hiperespectral pode ser aplicada na classificação e detecção de mini-sementes de batata.

batata; mini-sementes; hiperespectral; classificação e detecção