基于NIRS的水稻和油菜秸稈干物質(zhì)和可溶性糖快速測定方法及模型建立

【摘要】：水稻和油菜秸稈是重要的生物質(zhì)資源,干物質(zhì)和可溶性糖是其中主要的化學成分,為了研究探討水稻和油菜秸稈中干物質(zhì)和可溶性糖含量的近紅外反射光譜(NIRS)快速檢測方法,建立其NIRS'快速檢測模型,收集了湖北、湖南、四川和重慶四省的112個油菜秸稈樣品和湖南和湖北兩省的148個水稻秸稈樣品,分別采用ASTM E1756-08標準與蒽酮硫酸比色法檢測樣品中干物質(zhì)與可溶性糖的含量的化學值,利用Antaris II型傅立葉變換近紅外光譜儀對樣品進行近紅外光譜數(shù)據(jù)的采集,利用TQanalyst8.0化學計量學軟件,剔除異常樣品,并對光譜進行預(yù)處理,采用間隔偏最小二乘法(iPLS)確定最優(yōu)光譜區(qū)間,采用最小二乘法(PLS)建模方法,建立了油菜和水稻秸稈種干物質(zhì)與可溶性糖含量的近紅外光譜定量分析模型,并對模型進行了驗證。研究結(jié)果如下： 1.建立了油菜秸稈中干物質(zhì)和可溶性糖含量的近紅外定量分析模型。校正集油菜秸稈中干物質(zhì)實測值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rc2、均方差RMSEC和交互驗證均方差RMSECV分別為0.980、0.117和0.325,相對分析誤差RPDc為6.735；油菜秸稈中可溶性糖化學分析值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rc2、均方差RMSEC和交互驗證均方差RMSECV分別為0.918、0.169和0.548,相對分析誤差RPDc為3.981(可溶性糖)。驗證集油菜秸稈中干物質(zhì)實測值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rv2和均方根誤差(RMSEP)分別為0.936、0.211,相對分析誤差RPDV為5.072；可溶性糖化學分析值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rc2、均方差RMSEC分別為0.743、0.267,相對分析誤差RPDv為2.441。結(jié)果表明,利用近紅外光譜分析技術(shù)可以很好地實現(xiàn)油菜秸稈中干物質(zhì)含量的快速檢測,并獲得了較理想的預(yù)測精度,但是油菜秸稈可溶性糖的近紅外定量分析模型精度不是很高。 2.建立了水稻秸稈中干物質(zhì)和可溶性糖含量近紅外定量分析模型。校正集水稻秸稈中干物質(zhì)的實測值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rc2、均方差RMSEC和交互驗證均方差RMSECV分別為0.977、0.206和0.869,相對分析誤差RPDc為6.735；可溶性糖的化學分析值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rc2、均方差RMSEC和交互驗證均方差RMSECV分別為0.973、0.274和1.420,相對分析誤差RPDc為5.595。驗證集水稻秸稈中干物質(zhì)的實測值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rv2和均方根誤差(RMSEP)分別為0.868、0.400,相對分析誤差RPDv分別為2.538；可溶性糖的化學分析值與近紅外光譜校正模型預(yù)測值之間的決定系數(shù)Rv2和均方根誤差(RMSEP)分別為0.914、0.474相對分析誤差RPDv為3.422。結(jié)果表明,用近紅外光譜分析技術(shù)可以很好地實現(xiàn)水稻秸稈中干物質(zhì)和可溶性糖含量的快速檢測,并獲得了較理想的預(yù)測精度。 【關(guān)鍵詞】：近紅外光譜 秸稈 可溶性糖 干物質(zhì) 偏最小二乘法
【學位授予單位】：華中農(nóng)業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：S216.2
【目錄】：

• 目錄4-6
• 摘要6-8
• Abstract8-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 研究的目的意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 近紅外光譜分析技術(shù)簡介14-15
• 1.3.1 近紅外光譜技術(shù)的發(fā)展歷程14-15
• 1.3.2 近紅外光譜技術(shù)的特點15
• 1.4 主要的研究內(nèi)容與技術(shù)路線15-18
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容15-17
• 1.4.2 技術(shù)路線17-18
• 2 基于NIRS的油菜秸稈干物質(zhì)和可溶性糖快速檢測方法與模型建立18-37
• 2.1 材料與方法18-24
• 2.1.1 樣品的采集與制備18
• 2.1.2 干物質(zhì)和可溶性糖的傳統(tǒng)測定18-19
• 2.1.3 光譜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理19-21
• 2.1.4 異常樣本的剔除21-22
• 2.1.5 光譜區(qū)間的選擇22
• 2.1.6 建模方法及評價22-24
• 2.2 結(jié)果與討論24-35
• 2.2.1 干物質(zhì)與可溶性糖實測結(jié)果24-25
• 2.2.2 油菜秸稈光譜數(shù)據(jù)采集結(jié)果25-27
• 2.2.3 油菜秸稈異常樣品的剔除27-28
• 2.2.4 最優(yōu)光譜預(yù)處理方法確定28-31
• 2.2.5 最優(yōu)光譜區(qū)間的確定31-32
• 2.2.6 最佳主成分數(shù)的確定32-33
• 2.2.7 校正模型的建立結(jié)果33-35
• 2.3 本章小結(jié)35-37
• 3 水稻秸稈干物質(zhì)和可溶性糖NIRS分析方法37-53
• 3.1 材料與方法37-38
• 3.1.1 樣品的采集與制備37
• 3.1.2 樣品干物質(zhì)和可溶性糖傳統(tǒng)分析37
• 3.1.3 光譜數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理37
• 3.1.4 異常樣本的剔除37-38
• 3.1.5 最優(yōu)光譜區(qū)間的選擇38
• 3.1.6 建模方法及評價38
• 3.2 結(jié)果與討論38-52
• 3.2.1 樣品干物質(zhì)和可溶性糖實測結(jié)果38-39
• 3.2.2 樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)39-40
• 3.2.3 異常樣本的剔除40-43
• 3.2.4 最優(yōu)光譜預(yù)處理方法的確定43-46
• 3.2.5 最優(yōu)光譜區(qū)間的確定46-48
• 3.2.6 最佳主成分數(shù)的確定48-49
• 3.2.7 校正模型的建立結(jié)果49-52
• 3.3 本章小結(jié)52-53
• 4 主要研究結(jié)論與展望53-55
• 4.1 主要研究結(jié)論53-54
• 4.2 展望54-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-60
• 附錄60-62
• 附錄1 樣品中可溶性糖的測定方法60-62

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