為了研究大米蛋白質(zhì)含量在品種和產(chǎn)地之間的差異,將采集的大米按照品種、產(chǎn)地進行分類。將提取的感興趣區(qū)域光譜信息與化學(xué)方法測定的蛋白質(zhì)含量相結(jié)合,建立全波長預(yù)測模型,通過對比確定最優(yōu)的模型為偏最小二乘回歸（partial least-squares regression,PLSR）。連續(xù)投影算法（successive projection algorithm,SPA）篩選特征波段,建立PLSR的特征波長模型,其性能與全波長模型相當(dāng)。提取特征波長下的高光譜圖像,將提取的特征圖像上的所有像素點的光譜數(shù)據(jù)導(dǎo)入已建好的SPA-PLSR模型,預(yù)測各像素點的蛋白質(zhì)含量,并把高光譜灰度圖像進行偽彩色處理,得到不同品種產(chǎn)地大米的蛋白質(zhì)含量分布圖。結(jié)果表明,利用高光譜成像技術(shù)對大米中蛋白質(zhì)含量分布進行可視化研究具有可行性,為后期篩分大米的產(chǎn)地和品種提供依據(jù)。 

【文章來源】：食品研究與開發(fā). 2020,41(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

高光譜成像系統(tǒng)示意圖

圖2是選取ROI全部像素點的平均值得到的反射率光譜（408.360 0 nm～1 007.220 0 nm),120個大米全波長光譜的趨勢大致相同，說明大米在全波長的情況下具有相同的反射特性，但在反射強度上存在差異。2.2 蛋白質(zhì)含量統(tǒng)計分析

對120個大米樣品的蛋白質(zhì)含量進行統(tǒng)計分析得到如圖3所示的柱形圖。如圖所示3個品種的大米在吉樂鄉(xiāng)產(chǎn)區(qū)的蛋白質(zhì)含量明顯高于其他產(chǎn)區(qū)，不同品種大米的蛋白質(zhì)含量在產(chǎn)區(qū)間的分布規(guī)律也不相同，稻花香從曙光到黑山頭蛋白質(zhì)含量表現(xiàn)為依次遞增，而秋田小町和吉粳60從曙光、灣龍再到黑山頭蛋白質(zhì)含量表現(xiàn)為先增加后減少。對品種和產(chǎn)地進行雙因素方差分析，得到關(guān)于品種因素、產(chǎn)地因素和品種產(chǎn)地的交互對應(yīng)的P值，因為所得三者的P值均遠遠小于0.01，因此品種和產(chǎn)地對大米蛋白質(zhì)含量均有顯著影響。

【參考文獻】：
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