黄瓜叶片叶绿素含量近红外光谱无损检测

• 作者: 毛罕平 王开亮 石吉勇 赵杰文 邹小波 陈正伟
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 黄瓜叶片 叶绿素 无损检测 净分析物法 联合区间偏最小二乘法 近红外光谱
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 农业自动化与环境控制
• 页码范围: 178-182,141
• 分类号: S123|O657.33
• 字数: 3380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2011.05.034

摘要

为了简化黄瓜叶片叶绿素光谱模型和提高模型预测精度,采用联合区间偏最小二乘法( SiPLS)结合净分析物法( NAS)提取近红外光谱的特征信息,建立了黄瓜叶片叶绿素光谱模型.收集了110片新鲜黄瓜叶片,用近红外光谱仪采集光谱数据后立刻用化学分析方法测定叶绿素含量.原始光谱经过SNV预处理和子区间总数优化后,将全光谱均匀划分为29个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在上述特征子区间的基础上,用净分析物法分离光谱中同叶绿素相关的光谱信息,并结合线性回归法建立了叶绿素光谱模型.模型对应的校正集相关系数Rc、校正均方根误差、预测集相关系数Rp和预测均方根误差分别为0.947 2、0.079 5 mg/g、0.925 0和0.090 6 mg/g.结果表明:联合区间偏最小二乘法结合净分析物法能够有效提取叶绿素的特征光谱信息,提高模型精度的同时降低其复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵杰文	江苏大学食品与生物工程学院	195	5281	41.0	62.0
2	毛罕平	江苏大学现代农业装备与技术省部共建教育部重点实验室	235	4472	37.0	54.0
3	邹小波	江苏大学食品与生物工程学院	131	1877	25.0	38.0
4	石吉勇	江苏大学食品与生物工程学院	76	768	17.0	25.0
5	王开亮	江苏大学食品与生物工程学院	7	160	7.0	7.0
6	陈正伟	江苏大学食品与生物工程学院	10	179	9.0	10.0