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摘要:
针对传统稻种发芽率检测操作复杂,耗时长,稻种外壳污染物干扰光谱检测等问题,提出一种基于稻种糙米近红外光谱检测实现稻种发芽率快速检测的新方法.将192份糙米样品的光谱分为校正集144份和预测集48份,通过不同预处理方法和化学计量学建模方法,分析不同老化时间糙米的光谱差异,建立糙米发芽率的预测模型.结果表明:在全波段570~1848 nm 采用二阶导数+SNV and Detrend 的预处理并结合偏最小二乘法(PLS)建立的模型最优,其校正集决定系数 RC与标准偏差 SEC 分别为0.976和1.244,预测集相关系数 RP 与标准偏差 SEP 分别为0.951和1.935.采用近红外光谱分析技术对稻种糙米发芽率进行测定是可行的,所建模型在稻种糙米发芽率预测方面有较好的预测能力.
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文献信息
篇名 基于稻种糙米近红外光谱分析技术的发芽率检测方法
来源期刊 江苏大学学报(自然科学版) 学科 农学
关键词 糙米 近红外光谱 预处理 化学计量学建模 发芽率
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 183-187
页数 5页 分类号 S339.3|S511
字数 3291字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7775.2016.02.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 洪德林 南京农业大学农学院作物遗传与种质创新国家重点实验室 72 968 17.0 27.0
2 卢伟 南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室 11 81 4.0 8.0
6 罗慧 14 126 7.0 11.0
7 李欢欢 南京农业大学工学院江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室 2 2 1.0 1.0
8 党晓景 南京农业大学农学院作物遗传与种质创新国家重点实验室 6 2 1.0 1.0
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研究起点
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期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
双月刊
1671-7775
32-1668/N
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-83
1980
chi
出版文献量(篇)
2980
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2
总被引数(次)
31026
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