基于近红外预测羊草水分含量的特征光谱模型研究

• 作者: 刘杰淋 孔晓蕾 张强 朱瑞芬 邸桂俐 陈积山
• 来源期刊: 草地学报
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外光谱 羊草水分 光谱特征波长
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 1774-1780
• 页数: 7页
• 分类号: S54
• 字数: 3479字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2019.06.038

摘要

水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化.羊草(Leymus chinensis)因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法(Interval partial least-squares regression,iPLS)、向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)、联合区间偏最小二乘法(Synergy interval PLS,SiPLS)、和连续投影算(Successive projections algorithm,SPA)建立羊草水分含量的预测模型.结果表明:SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差(Residual predictive deviation,RPD)=2.648>2.50.这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13％ 以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	黑龙江省农业科学院草业研究所	142	323	8.0	14.0
2	陈积山	黑龙江省农业科学院草业研究所	38	139	6.0	10.0
3	刘杰淋	黑龙江省农业科学院草业研究所	50	217	8.0	13.0
4	朱瑞芬	黑龙江省农业科学院草业研究所	47	181	6.0	12.0
5	邸桂俐	黑龙江省农业科学院草业研究所	36	154	6.0	11.0
6	孔晓蕾	黑龙江省农业科学院草业研究所	19	24	3.0	4.0