基于近红外光谱技术检测除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的方法

被引:15
作者
孙光明 [1 ]
刘飞 [1 ]
张帆 [2 ]
金宗来 [2 ]
何勇 [1 ]
周伟军 [2 ]
冯雷 [1 ]
机构
[1] 浙江大学生物系统工程与食品科学学院
[2] 浙江大学农业与生物技术学院
基金
浙江省自然科学基金;
关键词
光谱学; 近红外光谱; 偏最小二乘法; 反向传播神经网络; 最小二乘-支持向量机;
D O I
暂无
中图分类号
S565.4 [油菜籽(芸薹)];
学科分类号
0901 ;
摘要
应用近红外光谱技术实现除草剂胁迫下油菜叶片中脯氨酸含量的检测。对248个经过除草剂丙酯草醚处理后的油菜叶片,经过烘干、磨碎后进行光谱扫描。经过Savitzky-Golay平滑、变量标准化(SNV)、二阶求导预处理后,应用偏最小二乘法(PLS)建立脯氨酸含量的预测模型,同时提取有效特征变量作为神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入值,并建立相应的模型。用186个样本建模,62个样本预测。结果表明,最小二乘-支持向量机能够获得最优的预测效果,预测的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差分别为0.995,0.041和0.000。说明应用近红外光谱技术结合最小二乘-支持向量机能够定量获得油菜叶片中脯氨酸的含量。
引用
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