基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测

• 作者: 吕程序 姜训鹏 张小超 张银桥 毛文华
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 小麦 粗蛋白 近红外光谱 变量选择
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 农产品加工工程
• 页码范围: 340-346
• 分类号: S24
• 语种: 中文
• DOI: 10.6041/j.issn.1000-1298.2016.S0.052

摘要

小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标,为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性,采集了52份小麦籽粒样本,用湿化学方法分析其粗蛋白含量,获取其900～1 700 nm波段的光谱,进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型.结果表明:多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法;利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果,优选出1 028、1 158、1 199、1 367、1 407、1 445、1 478、1 494、1 550、1 584、1 661、1 686 nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量,占全谱的2％,该方法可稳定、高效地优选光谱变量,降低水分对模型的影响;结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型,模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369.可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小超		88	1882	26.0	39.0
2	张银桥		13	184	10.0	13.0
3	吕程序		8	64	4.0	8.0
4	毛文华		40	705	15.0	26.0
5	姜训鹏		2	18	2.0	2.0