本文關(guān)鍵詞：基于稻種糙米近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)芽率檢測方法

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【摘要】：針對傳統(tǒng)稻種發(fā)芽率檢測操作復(fù)雜,耗時(shí)長,稻種外殼污染物干擾光譜檢測等問題,提出一種基于稻種糙米近紅外光譜檢測實(shí)現(xiàn)稻種發(fā)芽率快速檢測的新方法.將192份糙米樣品的光譜分為校正集144份和預(yù)測集48份,通過不同預(yù)處理方法和化學(xué)計(jì)量學(xué)建模方法,分析不同老化時(shí)間糙米的光譜差異,建立糙米發(fā)芽率的預(yù)測模型.結(jié)果表明:在全波段570~1 848 nm采用二階導(dǎo)數(shù)+SNV and Detrend的預(yù)處理并結(jié)合偏最小二乘法(PLS)建立的模型最優(yōu),其校正集決定系數(shù)RC與標(biāo)準(zhǔn)偏差SEC分別為0.976和1.244,預(yù)測集相關(guān)系數(shù)RP與標(biāo)準(zhǔn)偏差SEP分別為0.951和1.935.采用近紅外光譜分析技術(shù)對稻種糙米發(fā)芽率進(jìn)行測定是可行的,所建模型在稻種糙米發(fā)芽率預(yù)測方面有較好的預(yù)測能力.
【作者單位】： 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院江蘇省現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備工程實(shí)驗(yàn)室;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院遠(yuǎn)程測控技術(shù)江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京農(nóng)業(yè)大學(xué)農(nóng)學(xué)院作物遺傳與種質(zhì)創(chuàng)新國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 糙米 近紅外光譜 預(yù)處理 化學(xué)計(jì)量學(xué)建模 發(fā)芽率
【基金】：國家自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(61401215) 江蘇省自然科學(xué)青年基金資助項(xiàng)目(BK20130696) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)項(xiàng)目(KYZ201427) 遠(yuǎn)程測控技術(shù)江蘇省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金資助項(xiàng)目(YCCK201501)
【分類號(hào)】：O657.33;TS210.7
【正文快照】： 210095)引文格式:盧偉,李歡歡,洪德林,等.基于稻種糙米近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)芽率檢測方法[J].江蘇大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,37(2):183-187.我國是水稻生產(chǎn)大國,也是水稻消費(fèi)強(qiáng)國,水稻的產(chǎn)量直接關(guān)系著人民的生活狀況,是人們生活依賴的作物[1].因此,保證水稻的穩(wěn)產(chǎn)、高產(chǎn)有，

本文編號(hào)：1122068