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NIR光谱法快速预测小麦籽粒干物质含量

论文摘要

通过采集百农201、百农207、百农307、百旱207、AK-58、冠麦1号、周麦18等7个不同品种完整小麦籽粒的近红外光谱（900～1700 nm）信息,经高斯滤波平滑（Gaussian Filtering Smoothing,GFS）、标准化校正（Normalization Correction）和卷积平滑（Savitzky-Golay Convolution Smoothing,SGCS）三种预处理后,利用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）算法寻找光谱信息与小麦籽粒干物质含量之间的定量关系。结果显示,经GFS预处理的近红外光谱（100个波长）构建的全波段PLSR模型（PLSR）预测相关系数（RP）为0.952,预测误差（RMSEP）为0.158%,RMSEC与RMSEP绝对值差（ΔE）为0.082,预测效果优于其他两种预处理光谱。从GFS光谱中经PLSR-β法筛选获得17个最优波长,构建的优化模型（O-PLSR）RP为0.928,RMSEP为0.191%,ΔE为0.049,其预测效果接近于PLSR模型。试验表明,利用900～1700 nm光谱可被潜在用于快速无损预测小麦籽粒干物质含量。

论文目录

  • 1 材料与方法
  •   1.1 小麦样品
  •   1.2 仪器与设备
  •   1.3 试验方法
  •     1.3.1 近红外光谱数据采集
  •     1.3.2 小麦干物质含量测定
  •     1.3.3 光谱预处理
  •     1.3.4 模型构建及评价
  •     1.3.5 波长选择与模型优化
  • 2 结果与分析
  •   2.1 小麦籽粒干物质测定结果
  •   2.2 小麦籽粒光谱特征
  •   2.3 基于全波段光谱的PLSR预测小麦籽粒干物质含量的结果
  •   2.4 PLSR-β法筛选最优波长结果
  •   2.5 全波段PLSR模型优化结果
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 何鸿举,王玉玲,乔红,欧行奇,刘红,王慧,蒋圣启,王魏

    关键词: 光谱,检测,小麦,干物质

    来源: 海南师范大学学报(自然科学版) 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

    专业: 化学,轻工业手工业

    单位: 河南科技学院食品学院,河南科技学院生命科技学院,新乡市农乐种业有限责任公司,海南师范大学化学与化工学院

    基金: 河南省重大科技专项(151100110700),新乡市重大科技专项(ZD18007),河南科技学院高层次人才引进项目(2015015,2015003),河南科技学院重大科研培育项目(2015ZD02),河南科技学院标志性创新工程项目(2015BZ03)

    分类号: TS210.7;O657.3

    页码: 33-38

    总页数: 6

    文件大小: 1893K

    下载量: 81

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/374be163b3eca4e5b5b72b17.html