基于近红外光谱法的水稻秸秆可溶性糖快速检测

【摘要】：采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模型效果最优,校正集实测值与预测值之间的决定系数R2C达到0.880 6,交互验证决定系数(R2CV)和验证集决定系数(R2V)分别为0.771 1、0.857 8,均方根差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.318%、0.440%、0.404%,校正集相对分析误差(RPDC)和验证集相对分析误差(RPDV)均大于2.5。结果表明,采用近红外光谱法建立的PLS模型基本可以实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。 【作者单位】： 华中农业大学工学院;
【关键词】： 水稻 秸秆 水稻秸秆 近红外光谱 偏最小二乘回归 可溶性糖 快速检测
【基金】：国家公益性行业(农业)科研专项(201003063-04)
【分类号】：S216.2
【正文快照】： 中国水稻年产量达2亿t以上,占世界总产量的1/3[1]。水稻秸秆是一种重要的生物质能源,与石油、煤炭、天然气等不可再生能源相比,它具有品种丰富、资源分布广、价格低、无污染和可再生等优点。现代生物质能源利用技术的开发对替代或部分替代化石能源,保护生态环境,实现人类社会

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