花生秧常规营养成分近红外反射光谱预测模型的建立

• 作者: 付彤 冯豆 李改英 栗敏杰 蔡阿敏 薛宵 高腾云
• 来源期刊: 动物营养学报
• 学科: 农学
• 关键词: 近红外反射光谱 花生秧 常规营养成分
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 饲料科学与技术
• 页码范围: 452-458
• 页数: 7页
• 分类号: S816.17
• 字数: 3412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-267x.2019.01.053

摘要

为了探究近红外反射光谱 (NIRS) 技术在花生秧常规营养成分预测中应用的可行性, 试验采集河南省花生秧107份, 随机分成定标集 (n=83) 和验证集 (n=24) , 建立花生秧干物质 (DM) 、粗蛋白质 (CP) 、粗脂肪 (EE) 、酸性洗涤纤维 (ADF) 、中性洗涤纤维 (NDF) 、粗灰分 (Ash) 、钙 (Ca) 、磷 (P) 8种常规营养成分含量NIRS预测模型, 并计算验证集预测值与实测值的相关性, 验证模型准确度.结果显示:经过标准正态变换 (SNV) +一阶导数预处理后, 花生秧DM含量预测效果最佳[定标相关系数 (RSQcal) =0.989、决定系数 (RSQv) =0.968 2];经过SNV+去趋势校正+一阶导数预处理后, NDF含量预测效果最佳 (RSQcal=0.966、RSQv=0.937 3) ;经过SNV+去趋势校正+二阶导数处理后, CP含量预测效果最佳 (RSQcal=0.923、RSQv=0.903 6) ;而经过不同预处理后EE、ADF含量的RSQcal> 0.7、0.9>RSQv> 0.7, Ca、P、Ash含量的RSQcal<0.7、RSQv<0.7, 预测效果不理想.综合得出:NIRS技术对花生秧中DM、NDF、CP含量能精准预测, 对EE、ADF含量能粗略预测, 而对Ca、P、Ash含量不能预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高腾云	河南农业大学牧医工程学院	251	1787	20.0	28.0
2	李改英	河南农业大学牧医工程学院	83	609	14.0	20.0
3	付彤	河南农业大学牧医工程学院	47	219	9.0	13.0
4	栗敏杰	河南农业大学牧医工程学院	2	4	1.0	2.0
5	蔡阿敏	河南农业大学牧医工程学院	4	10	2.0	3.0
6	冯豆	河南农业大学牧医工程学院	3	6	2.0	2.0
7	薛宵	河南农业大学牧医工程学院	3	10	2.0	3.0