为弥补茶叶品质感官审评存在的缺陷, 利用计算机视觉技术对茶叶品质进行快速无损评价研究。 以碧螺春绿茶为对象, 依据专家感官审评结果, 将茶样分成4个等级; 采用中值滤波及拉普拉斯算子对茶样图像进行预处理, 并提取预处理后的茶样图像的颜色特征和纹理特征以表征茶叶图像的外形特征, 利用随机森林算法对茶叶外形特征属性进行重要性排序; 筛选出重要性较大的特征及随机森林算法中最优的决策树棵数建立感官评价模型, 并与建立的支持向量机（SVM）模型性能相比较。 结果表明: 色调均值、 色调标准差、 绿体均值、 平均灰度级、 饱和度均值、 红体均值、 饱和度标准差、 亮度均值、 一致性等9个特征属性的重要性较大, 且与感官审评特征描述结果相一致; 当采用优选出的9个重要性较大的特征及决策数棵数为500时, 建立的模型性能最优, 模型总体判别率为95.75%, Kappa系数为0.933, OOB误差为5%, 较SVM模型分别提高了3.5%, 0.066, 优选的9个重要性较大的图像特征与感官审评特征描述相一致。 研究表明: 利用随机森林方法筛选出对茶叶外形特征属性贡献最大的少数几个特征建立模型, 模型性能就能达到很好的识别效果, 模型得到简化, 同时模型精度和稳定性都高于其他方法。

为了客观、定量地评价城市景观水体的表观质量，提出了一种基于反射光谱的水体表观质量的测量和评价方法。在光学暗室中，利用卤素灯模拟日光照明，使用光谱仪测量水体的反射率和反射光谱数据，定量研究水体反射率特征值与水体浊度的关系、反射光光谱与水体色度间的关系，进而综合浊度与色度与表观质量的定量关系，定义了水体表观质量品质因子的计算公式，从而实现了定量评价表观质量的目的。该方法综合考虑了水体的浊度和色度信息对表观质量的影响，并可避免环境、时间等因素对测量的影响。