本文關(guān)鍵詞：基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)的配合飼料主要營養(yǎng)成分的檢測方法

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【摘要】：配合飼料主要營養(yǎng)成分的檢測是保證其品質(zhì)的重要技術(shù)手段之一,為了研究探討配合飼料主要營養(yǎng)成分的近紅外反射光譜(NIRS)和高光譜圖像技術(shù)的快速檢測方法,收集了403個配合飼料樣本。分別利用近紅外光譜儀和高光譜成像儀對樣本進行近紅外光譜掃描和圖像采集,獲取配合飼料的近紅外反射光譜和可見/近紅外光譜信息。通過異常樣本的剔除、樣本集劃分、最優(yōu)光譜預(yù)處理和特征波段選擇等技術(shù)手段和方法,結(jié)合偏最小二乘的化學計量方法,分別建立了基于近紅外光譜和高光譜圖像技術(shù)的配合飼料中粗蛋白、粗灰分、水分、總磷、鈣含量的定量分析模型,并對模型進行驗證。主要研究內(nèi)容和結(jié)果如下:1)建立了基于NIRS技術(shù)的配合飼料樣本中粗蛋白、粗灰分、水分、總磷、鈣含量定量分析模型。采集配合飼料樣本的近紅外反射光譜信息,并采用杠桿值-學生殘差法剔除異常樣本,以SPXY法為粗蛋白、CG法為粗灰分、水分、總磷和鈣成分的最優(yōu)樣本集劃分方法,優(yōu)化了各個主要營養(yǎng)成分的光譜預(yù)處理方法,采用相關(guān)系數(shù)法確定了其特征波段。粗蛋白校正集實測值與模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.8623,均方根誤差RMSEC為2.0718%,相對分析誤差RPDc為2.5582,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.8001,均方根誤差RMSEP為1.8709%,相對分析誤差RPDv為2.9558;粗灰分校正集實測值與模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.7198,均方根誤差RMSEC為1.1765%,相對分析誤差RPDc為1.8954,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.8039,均方根誤差RMSEP為1.0050%,相對分析誤差RPDv為2.2388;水分校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.7446,均方根誤差RMSEC為1.5546%,相對分析誤差RPDc為1.9789,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.6869,均方根誤差RMSEP為1.7131%,相對分析誤差RPDv為1.7921;總磷校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.8059,均方根誤差RMSEC為0.1166%,相對分析誤差RPDc為2.3156,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.7876,均方根誤差RMSEP為0.1178%,相對分析誤差RPDv為2.2071;鈣校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.3270,均方根誤差RMSEC為0.1903%,相對分析誤差RPDc為1.2086,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.2766,均方根誤差RMSEP為0.1978%,相對分析誤差RPDv為1.1628。結(jié)果表明,所建立的粗蛋白、粗灰分和總磷定量分析模型表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能;水分定量分析模型預(yù)測精度仍然不夠理想,有待進一步優(yōu)化;鈣含量定量分析模型預(yù)測能力較差,不能用于實際定量分析。2)應(yīng)用高光譜圖像技術(shù)獲取飼料樣本的可見/近紅外光譜信息,建立了基于高光譜圖像技術(shù)的配合飼料樣本中粗蛋白、粗灰分、水分、總磷、鈣含量定量分析模型。采集配合飼料樣本的可見/近紅外反射光譜信息,采用杠桿值-學生殘差法剔除異常樣本,以SPXY法為粗蛋白、CG法為粗灰分、水分、總磷和鈣成分的最優(yōu)樣本集劃分方法,優(yōu)化了各個主要營養(yǎng)成分的光譜預(yù)處理方法,采用相關(guān)系數(shù)法確定了其特征波段。粗蛋白校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.8373,均方根誤差RMSEC為2.1327%,相對分析誤差RPDc為2.4851,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.7778,均方根誤差RMSEP為2.6155%,相對分析誤差RPDv為2.1143;粗灰分校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.7932,均方根誤差RMSEC為1.0107%,相對分析誤差RPDc為2.2064,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.7758,均方根誤差RMSEP為1.0611,相對分析誤差RPDv為2.1204;水分校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.6470,均方根誤差RMSEC為1.8221%,相對分析誤差RPDc為1.6849,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.6314,均方根誤差RMSEP為1.6003%,相對分析誤差RPDv為1.9371;總磷校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.6038,均方根誤差RMSEC為0.1656%,相對分析誤差RPDc為1.5700,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.4672,均方根誤差RMSEP為0.1916%,相對分析誤差RPDv為1.3570;鈣校正集實測值與預(yù)測值之間的決定系數(shù)R2c為0.4784,均方根誤差RMSEC為0.1676%,相對分析誤差RPDc為1.3723,其驗證集決定系數(shù)R2v為0.4406,均方根誤差RMSEP為0.1755%,相對分析誤差RPDv為1.3105。結(jié)果表明,所建立的粗蛋白、粗灰分定量分析模型表現(xiàn)出較好的預(yù)測性能;水分定量分析模型預(yù)測精度仍然不夠理想,有待進一步優(yōu)化;總磷和鈣含量定量模型預(yù)測能力較差,不能用于實際定量分析。3)比較基于NIRS技術(shù)和高光譜圖像技術(shù)在特征波段建立的各項營養(yǎng)成分的PLS定量分析模型,采用NIRS技術(shù)建立的粗蛋白最優(yōu)模型效果比較理想,校正集決定系數(shù)高達0.8623,模型能夠較準確地用于實際的定量分析中;采用高光譜圖像技術(shù)和近紅外光譜技術(shù)建立的粗灰分定量分析模型均可用于實際定量分析,但高光譜圖像技術(shù)的定量模型預(yù)測精度優(yōu)于近紅外定量分析模型;雖然采用近紅外光譜技術(shù)建立的水分定量分析模型預(yù)測效果優(yōu)于高光譜定量分析模型的效果,但其預(yù)測精度仍不夠理想;采用近紅外光譜法建立的總磷模型預(yù)測性能較好,可用于實際測定;采用高光譜圖像技術(shù)建立的總磷、鈣定量分析模型,以及鈣含量的近紅外光譜定量模型的預(yù)測效果不理想,不能用于實際檢測。
【學位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S816

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