基于共焦显微拉曼的柑橘黄龙病无损检测研究

• 作者: 刘燕德 叶灵玉 吴明明 孙旭东 朱丹宁 肖怀春 郝勇 韩如冰
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 柑橘黄龙病 拉曼光谱 偏最小二乘判别分析 最小二乘支持向量机 多项式拟合
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 111-116
• 页数: 6页
• 分类号: O657.3
• 字数: 5662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2018)01-0111-06

摘要

黄龙病危害柑橘果树日益严重,对柑橘黄龙病进行快速检测研究具有重大意义.采用拉曼光谱技术,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法探讨快速诊断柑橘黄龙病及病情类别的可行性.获取柑橘叶片拉曼光谱并进行普通PCR鉴别分为轻度、中度、重度、缺素和正常5类.在715~1639.5 cm-1范围内采用一阶导,基线校正(Baseline)和多项式拟合三种方法扣除光谱背景,突显叶片拉曼光谱特征峰.多项式拟合方法分别进行了2次,3次和4次拟合,与一阶导和基线校正两种扣除背景方法进行比较,结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立判别模型.经比较发现,多项式拟合方法扣除光谱背景效果均好于另外两种方法,其中用2次多项式拟合的PLS-DA模型的效果最好,预测相关系数(RP)为0.98,预测均方根误差(RMSEP)为0.67,总误判率最小为0.基线校正扣除光谱背景的LS-SVM模型效果最差,总误判率最大为40%.研究结果表明,利用拉曼光谱技术对柑橘黄龙病进行快速识别研究具有一定的可行性,为柑橘黄龙病无损检测研究提供一种新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘燕德	华东交通大学机电工程学院	154	1816	25.0	34.0
2	孙旭东	华东交通大学机电工程学院	65	930	18.0	28.0
3	叶灵玉	华东交通大学机电工程学院	8	45	4.0	6.0
4	肖怀春	华东交通大学机电工程学院	11	88	7.0	9.0
5	朱丹宁	华东交通大学机电工程学院	11	84	6.0	9.0
6	韩如冰	华东交通大学机电工程学院	8	61	5.0	7.0
7	吴明明	华东交通大学机电工程学院	13	74	5.0	8.0