近红外和高光谱技术用于小麦籽粒蛋白含量预测探索

• 作者: 刘翠玲 吴胜男 吴静珠 陈兴海 高峰
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 化学
• 关键词: 高光谱 近红外 小麦籽粒 蛋白
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 60-62
• 页数: 3页
• 分类号: O657.3
• 字数: 1646字
• 语种: 中文

摘要

以57份小麦籽粒为样本,分别采用Vertex 70傅立叶近红外光谱仪(单籽粒测样附件)和近红外增强型高光谱成像系统采集光谱,建立预测小麦籽粒蛋白含量的模型.基于近红外的小麦单籽粒模型相关系数为0.52,交叉校验均方根误差为0.807;而基于高光谱建立的模型相关系数为0.81,交叉校验均方根误差为0.7035.结果表明:在样本量少且为籽粒形态时,可优先考虑高光谱技术替代传统的近红外单籽粒采样模式来检测样本内部品质,但其实用性还有待进一步验证.若深入结合图像信息,高光谱技术在农产品内外品质检测方面有更广阔的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘翠玲	北京工商大学计算机与信息工程学院	119	568	11.0	17.0
2	吴静珠	北京工商大学计算机与信息工程学院	67	599	14.0	21.0
3	吴胜男	北京工商大学计算机与信息工程学院	16	146	7.0	11.0
4	陈兴海		8	112	6.0	8.0
5	高峰	北京工商大学计算机与信息工程学院	6	47	4.0	6.0