本文關(guān)鍵詞：基于近紅外光譜的水稻種子老化程度研究

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【摘要】：老化的種子活力自然衰退,影響后續(xù)出芽率和植株生長(zhǎng)發(fā)育的整個(gè)過(guò)程,進(jìn)而影響農(nóng)作物的產(chǎn)量。水稻作為我國(guó)主要糧食作物,其種子的老化檢測(cè)更值得認(rèn)真研究。目前,有關(guān)水稻種子的老化程度快速檢測(cè)方法的研究中,大部分都以化學(xué)實(shí)驗(yàn)為主,其實(shí)驗(yàn)過(guò)程復(fù)雜、實(shí)驗(yàn)周期長(zhǎng),不利于快速檢測(cè)。本文以近紅外光譜技術(shù)為基礎(chǔ),進(jìn)行了水稻種子不同老化程度的鑒別,旨在通過(guò)快速準(zhǔn)確的方法,區(qū)分不同老化程度的水稻種子。本研究以黑龍江農(nóng)墾總局建三江管理局種植的墾稻9號(hào)為研究對(duì)象。采用高溫高濕方法獲取不同老化程度的種子。然后對(duì)不同老化程度的水稻種子進(jìn)行光譜采集,在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑、校正等預(yù)處理的基礎(chǔ)上,利用主成分分析(PCA),偏最小二乘法(PLS)等方法對(duì)數(shù)據(jù)分析和建模預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明:本文提出的方法能有效對(duì)0天(d)、4天(d)、8天(d)等不同老化時(shí)間的水稻種子進(jìn)行有效區(qū)分。本文的主要內(nèi)容如下:(1)通過(guò)高溫高濕的方法,獲取不同程度的人工老化種子。將水稻種子分為5份,其中4份放入溫度為50℃,濕度為99%的干燥箱中,分別老化2天(d)、4天(d)、6天(d)、8天(d)。得到老化程度分別為0d、2d、4d、6d、8d的5種不同老化程度的水稻種子樣本,并分別獲取各類(lèi)樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)。(2)對(duì)不同老化程度的水稻種子進(jìn)行光譜的預(yù)處理,首先選取適當(dāng)?shù)牟ㄩL(zhǎng)范圍,即選取信噪比較高的1771nm~2499nm范圍的光譜數(shù)據(jù)。選擇5種不同的預(yù)處理方式,分別為Savitzky-Golay(S-G)一階導(dǎo)數(shù)+多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay(S-G)平滑+MSC、S-G一階導(dǎo)數(shù)+平均平滑、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)+去除趨勢(shì)(Ddetrending)、S-G一階導(dǎo)數(shù)等,并在不同預(yù)處理基礎(chǔ)上建立PLS模型進(jìn)行評(píng)價(jià),最終選取了效果最佳的S-G平滑+MSC方法進(jìn)行下一步建模分析。(3)在S-G平滑+MSC法預(yù)處理方法基礎(chǔ)上,建立了3種不同的模型:PLS-DA模型、PCA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)模型和PCA+SVM分類(lèi)模型。PLS模型建模集和預(yù)測(cè)集的R2分別為0.8162和0.7726,RMSE分別為1.3931和1.5577。PCA+BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析降維,將前七個(gè)主成分作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,最后得到的分類(lèi)模型的準(zhǔn)確率為99%;利用PCA前七個(gè)主成分建立SVM分類(lèi)模型,得到了一個(gè)驗(yàn)證集準(zhǔn)確率達(dá)99.17%的模型。實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,本文所用方法具有高精度。該研究驗(yàn)證了基于近紅外光譜技術(shù)的水稻種子老化程度鑒別的可行性,可應(yīng)用于水稻種子老化程度檢測(cè)中。有效提高了種子老化程度研究的效率,更為選種和種子管理提供了有效方法。為進(jìn)一步進(jìn)行水稻活性快速檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：S511

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