采用可见／近红外光谱检测大麦叶片过氧化氢酶与过氧化物酶含量的研究

• 作者: 何勇 刘飞 孔汶汶 张初 赵芸
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 农学
• 关键词: 可见/近红外光谱 大麦 丙酯草醚 过氧化氢酶 过氧化物酶
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 2382-2386
• 页数: 5页
• 分类号: O433.4|S482.4
• 字数: 4141字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2014)09-2382-05

摘要

采用可见/近红外光谱对丙酯草醚胁迫下大麦叶片过氧化氢酶（catalase ，CAT ）与过氧化物酶（per-oxidase ，POD）含量预测进行研究。对500～900 nm光谱采用移动平均法（moving average ，MA）11点平滑方法进行预处理。采用蒙特卡罗-偏最小二乘法（monte carlo-partial least squares ，MCPLS）方法分别对于CAT与POD的含量预测剔除7个与8个异常样本。基于全部光谱建立了CAT与POD含量预测的PLS ，最小二乘支持向量机（least-squares support vector machine ，LS-SVM ）与极限学习机（extreme learning machine ， ELM ）模型，ELM模型对CAT含量预测效果最好，建模集相关系数（correlation coefficient of calibration ，Rc ）为0.916，预测集相关系数 Rp 为0.786；PLS模型对POD含量预测效果最佳，Rc 为0.984，Rp 为0.876。采用连续投影算法（successive projections algorithm ，SPA）算法分别为CAT与POD预测选择了8个与19个特征波长，基于特征波长建立的PLS ，LS-SVM与ELM模型中，ELM模型对CAT与POD含量预测效果均最佳，CAT含量预测的相关系数为 Rc ＝0.928， Rp ＝0.790；POD 含量预测的相关系数 Rc ＝0.965， Rp ＝0.941。基于全谱与基于特征波长的回归分析模型预测效果相当，且对POD含量的预测效果优于对CAT含量的预测效果，而这需要进一步研究以得到精度和稳定性更高的预测模型。研究结果表明，采用可见/近红外光谱结合化学计量学方法可以实现对除草剂胁迫下大麦叶片CAT与POD含量的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何勇	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	511	9054	45.0	65.0
2	赵芸	浙江科技学院信息与电子工程学院	16	187	6.0	13.0
3	刘飞	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	77	1455	21.0	35.0
4	张初	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	21	438	12.0	20.0
5	孔汶汶	浙江大学生物系统工程与食品科学学院	16	299	11.0	16.0