利用少量波段近红外光谱图像鉴定玉米种子纯度

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像,采用白板标定校正光谱图像,运用中值滤波、大津法去除噪声,从背景中分割出种子,应用灰度分布统计,灰度共生矩阵提取纹理特征,对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据,应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性,使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

基于高光谱图像技术的玉米杂交种纯度鉴定方法探索

对玉米种子高光谱图像的光谱维信息进行分析,探索利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度的可行性。实验中利用高光谱成像系统采集玉米品种农华101的母本和杂交种的高光谱图像, 波长范围871～1699 nm;在每个玉米样本上提取感兴趣区域的平均光谱信息,利用处理后的数据建立农华101母本和杂交种的鉴定模型。讨论了样品的摆放方式(种子胚正对光源和背对光源,种子在样品台上的位置)和实验环境对鉴定模型性能的影响。鉴定模型对不同摆放方式和实验环境下获得的同种样品的光谱的正确识别率和正确拒识率均达到90%以上,模型稳健性良好。利用Qs方法选择特征波段[1],发现在1 230 nm附近(1 195～1 246 nm)农华101的母本和杂交种差异最大。实验中利用特征波段内的数据进行建模和测试,正确识别率和正确拒识率达到90%以上,与利用全波段(925～1597 nm)获得的识别效果相当。分析结果表明,利用高光谱图像技术鉴定玉米杂交种纯度是可行的。     

高强高效近红外光源的不同光源强度对玉米杂交种鉴别的影响

以2009年产自海南的农华101玉米种子作为研究对象,基于近红外漫透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2 nm),研究了一种高强高效近红外光源在不同光源电压以及光源至光谱仪不同距离两种条件下对玉米杂交种鉴别的影响。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立种子纯度鉴定模型,统计不同实验条件下的识别率。结果表明,在电压较低或者光源至光谱仪的距离较大的时候,光源强度较低,得到的光谱曲线有较多的毛刺,此时的识别率较低,增大电压或者降低光源至光谱仪的距离时,光谱曲线变得较为平滑,识别率明显升高,说明在一定范围内增大光源强度会提高模型的正确鉴定率。     

应用近红外光谱技术快速鉴别玉米杂交种纯度的研究

采用近红外光谱分析技术结合定性偏最小二乘法对农大108玉米杂交种的纯度进行了鉴别研究,实验采用农大108杂交种子与母本178种子各100粒进行单粒光谱扫描(建模集与检验集比例为3:1),结果表明:透射孔直径为3 mm 时,所建模型平均鉴别率为99.82%,显著高于透射孔直径为4.5 mm 时所建模型的鉴别率90.96%;采用胚乳面一次光谱、胚面两次平均光谱、胚乳面两次平均光谱和四次平均光谱进行建模,其平均鉴别率筹异不显著,检验集平均鉴别率均达到99%左右,略高于胚面一次光谱;选择透射孔径3.0 mm,4 000～8 000 cm1 光谱范围,种子胚乳面单次光谱所建立的农大108玉米杂交种的种子纯度鉴定模型的建模集和检验集的鉴别率均达到100%.     

鉴别玉米杂交种纯度的近红外光谱分析技术研究

以不同产地和年份的农华101(NH101)玉米杂交种和母本种子为对象,研究了鉴别玉米杂交种子纯度的近红外光谱分析方法。 光谱采集时间跨度达10个月,运用傅里叶变换(FT)近红外光谱仪器,在不同季节用23天(分五个时间段)采集了这些样品共920条玉米单子粒近红外漫反射光谱。 全部原始光谱用移动窗口平均、 一阶差分导数和矢量归一化进行预处理,使用主成分分析(PCA)方法和线性判别分析(LDA)方法降维,采用仿生模式识别(BPR)方法建立模型。 通过对光谱预处理校正光谱失真,使样品光谱集在特征空间分布的范围收缩,相对距离增大了近70倍,实现了母本和杂交种子的鉴别。 通过代表性样品的选择,提高了模型对光谱采集时间、 地点、 环境等条件变动的应变能力,也提高了模型对样品种子制种时间与地点变动的应变能力,增强了模型的稳健性,使测试集玉米单子粒杂交种和母本种子的平均正确识别率达到95%以上,而平均正确拒识率也达到85%以上。     

基于近红外光谱的带种衣剂玉米种子真实性鉴定方法研究

应用近红外光谱鉴定玉米种子品种真实性已有深入的研究。在实际应用中,商品玉米种子均涂有种衣剂,给光谱的采集和分析带来了许多困难。提出了基于近红外光谱的带种衣剂玉米种子品种真实性快速鉴定方法。首先讨论了种衣剂对种子近红外光谱的影响,然后将种子沿着胚面凹陷方向切开,使用漫反射方式和专用配件测量种子切面的光谱,以消除种衣剂的影响。使用支持向量机、软独立模式识别和仿生模式识别三种方法建立四个玉米品种的真实性鉴定模型,正确识别率分别达到93%,95.8%和98%。品种鉴定模型具有很好的稳健性,对来自不同产地的同一品种的种子均能够正确识别。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS＋OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

应用近红外光谱进行玉米单籽粒品种真实性鉴定的光谱测量方法研究

从玉米籽粒胚的朝向,中长波漫反射分析和短波透射分析,进样方式三个方面进行了研究,通过比较不同的测量方法对品种识别模型性能的影响来选择最佳的玉米单籽粒光谱测量方式,进而鉴定玉米单籽粒品种真实性。原始光谱经过预处理后,使用判别式偏最小二乘法(PLS-DA)对数据进行特征提取和降维,选取前9个因子建立8个玉米品种的仿生模式识别模型。结果表明,玉米籽粒胚正对光源优于胚背对光源,中长波漫反射分析优于短波透射分析,小样品池效果好于小光阑。采用最优测量方法(籽粒胚正对光源,使用小样品池和中长波漫反射分析)获取玉米单籽粒的近红外光谱,建立的品种识别模型对本品种样品的平均正确识别率达到94.6%,对其他品种样品的平均正确拒识率达到96.5%。     

基于近红外漫反射与漫透射光谱的玉米单倍体鉴别比较研究（英文）

使用JDSU公司的MicroNIR1700型微型近红外光谱仪,研究了适合进行单籽粒玉米单倍体鉴别的光谱测量方法。基于近红外光谱定性分析技术,比较了漫反射和漫透射两种情况下玉米单倍体鉴别的效果。光谱数据经过预处理后,采用PLS+OLDA特征提取算法,应用SVM建立玉米单倍体鉴别模型,分别统计漫反射和漫透射实验条件下,鉴别模型的正确识别率。在微型光谱仪内置光源漫反射的光谱测量方式下,不分胚面朝向,玉米单倍体籽粒平均识别率低于60%,不能有效鉴别玉米单倍体和多倍体。而采用外置光源对籽粒进行漫透射光谱测量方式,获得了平均正确识别率为93.2%的鉴别效果,并且模型稳定性好。实验结果表明,漫反射光谱仅能获得玉米籽粒表层信息,因此玉米籽粒胚面朝向严重影响漫反射光谱鉴别单倍体种子的效果;而漫透射光谱可以实现分析光程纵深信息全累加,能够得到样品内部的信息,因此对胚面朝向不敏感,能够有效地对随机摆放的玉米单倍体和多倍体进行识别。近红外方法能快速、无损地鉴别单倍体,并且微型光谱仪采集速度快,成本低,为实现实用化的自动鉴别提供了条件。     

玉米杂交种品质性状的近红外光谱分析技术研究

以我国常用玉米自交系、杂交种样品为材料,采用偏最小二乘(PLS)回归法,建立了近红外反射光谱测定玉米完整籽粒的粗蛋白、粗淀粉和油分含量的校正模型。并利用40个玉米杂交后代材料对3个模型的实际预测效果进行了验证,预测值与化学值间的相关系数(r)可达0.98(粗蛋白)、0.93(粗淀粉) 和0.97(油分), 最大相对误差仅为2.46%(粗淀粉)～7%(油分)。文章还从理论上研究了以数量相对较少的亲本自交系为建模样品、建立可适用于分析大量杂交种样品的近红外数学模型的可行性,提出了作物近红外光谱某些特征具有遗传性这一新的观点。     

应用近红外光谱技术定量分析杂交玉米纯度的研究

利用近红外光谱分析技术结合定量偏最小二乘法对农大108玉米的纯度进行了定量测定,首先通过在农大108杂交种子加入不同量的母本178种子,获得纯度60%~100%范围内的样本123份,然后测定粉碎后样本的光谱,根据2:1的比例划分建模集和检验集。结果表明:6 000~10 000 cm-1为适宜的建模光谱范围,主成分为8时,建模集内部交叉验证的决定系数达96.61%、校正标准差(SEC)2.15%,平均相对误差(RSD)2.04%;检验集的决定系数达到97.67%,校正标准差(SEP)1.78%,平均相对误差(RSD)1.94%。采用该方法建模时,采用不同比例的建模样品和检验样品,建模集平均决定系数为96.21%,校正标准差2.29%,平均相对误差为2.81%。检验集的平均决定系数为95.75%,预测标准差2.23%,平均相对误差为2.73%,进一步证明模型的稳定性。     

应用近红外光谱技术实现转双价基因(Cry1Ab/Cry2Aj-G10evo)玉米的快速识别

转基因技术在过去的几十年里快速发展, 然而此项技术对生态环境、伦理道德等可能带来的影响尚存争议,因此针对农作物的转基因成分检测和鉴别的相关技术研究十分重要。本研究以转双价基因(cry1Ab/cry2Aj-G10evo)玉米籽粒和玉米面粉为研究对象,采用近红外光谱仪采集900～1 700 nm波段范围的光谱,结合 Savitzky-Golay(SG)平滑算法对提取出的光谱数据进行去除噪声处理。基于全波段光谱和PCA主成分分别建立了偏最小二乘判别分析(PLS)和支持向量机判别模型(SVM)。试验结果表明,在转基因玉米籽粒全谱的判别分析模型中,SVM判别模型效果要优于PLS判别模型,SVM模型识别正确率达到90%以上,PLS的模型识别率只有85%左右。以PCA降维后建立的模型中,SVM模型也取得了最优的效果,建模集和预测集识别正确率达到100%。虽然转基因玉米在研磨加工后外源蛋白和DNA有所下降,但是转基因玉米粉末基于全波段光谱建立的SVM模型的建模集正确率仍有90.625%。结果表明应用近红外光谱技术集合化学计量学方法对转基因玉米的鉴别是可行的,为转基因玉米乃至其他转基因农产品的鉴别提供了技术支持,具有重要的理论意义和应用价值。     

玉米自交系籽粒的遗传距离与其近红外光谱距离和品种鉴别模型性能的关系研究

从玉米自交系种子的遗传距离、近红外光谱距离、品种鉴别模型性能三方面进行分析,探索三者间的关系。采用三组(共15对)遗传关系远近不同的玉米自交系种子作为实验材料,通过简单重复序列(simple sequence repeats, SSR)标记计算自交系种子间的遗传距离;种子的近红外光谱经预处理后降维到主成分分析(principal component analysis, PCA)空间中,计算各个自交系种子样本中心点之间的欧氏距离,作为对应的近红外光谱距离;使用仿生模式识别方法建立鉴别模型,用模型的鉴别正确率评价模型的性能。分析结果表明,自交系种子间遗传距离与近红外光谱距离相关性为0.986 8,与模型鉴别正确率的相关性为0.911 0,相关性显著。说明近红外光谱可以反映出玉米自交系种子之间的遗传关系,遗传关系的远近影响品种鉴别模型的性能,遗传距离越小,近红外光谱距离越小,模型鉴别能力也越差。实际应用中有望利用近红外光谱技术分析玉米自交系的遗传关系,对遗传育种、品种识别、纯度分选等具有重要意义;且建立品种鉴别模型时,应充分考虑遗传关系较近的玉米自交系对模型性能的影响。     

A Study of the Relationship Among Genetic Distances,NIR Spectra Distances,and NIR-Based Identification Model Performance of the Seeds of Maize Inbred LinesSCIEI北大核心CSCD

This paper explored the relationship among genetic distances, NIR spectra distances and NIR-based identification model performance of the seeds of maize inbred lines. Using 3 groups (total 15 pairs) of maize inbred lines whose genetic distaches are different as experimental materials, we calculates the genetic distance between these seeds with SSR markers and uses Euclidean distance between distributed center points of maize NIR spectrum in the PCA space as the distances of NIR spectrum. BPR method is used to build identification model of inbred lines and the identification accuracy is used as a measure of model identification performance. The results showed that the correlation of genetic distance and spectra distancesis 0.9868, and it has a correlation of 0.9110 with the identification accuracy, which is highly correlated. This means near-Infrared spectrum of seedscan reflect genetic relationship of maize inbred lines. The smaller the genetic distance, the smaller the distance of spectrum, the poorer ability of model to identify. In practical application, near infrared spectrum analysis technology has the potential to be used to analyze maize inbred genetic relations, contributing much to genetic breeding, identification of species, purity sorting and so on. What's more, when creating a NIR-based identification model, the impact of the maize inbred lines which have closer genetic relationship should be fully considered.     

基于可见光光谱高效鉴别玉米单倍体籽粒

单倍体技术已发展成为玉米遗传研究及现代玉米育种的重要技术之一,单倍体籽粒的鉴别筛选是其中的重要环节。目前单倍体籽粒主要是依赖于籽粒的R1-nj遗传标记通过人工肉眼观察颜色的有或无进行鉴别,费时费工。而且部分材料由于标记颜色很难从籽粒外部观察到,导致人工筛选准确率较低。基于可见光光谱分析建立玉米单倍体籽粒鉴别方法,探索利用可见光光谱鉴别玉米单倍体籽粒的可行性。同时,由于每季用于诱导单倍体的育种材料不尽相同,模型须能够鉴别未参加建模的材料的单倍体。本研究以9个遗传背景的单倍体和杂交籽粒共284粒作为试验材料,利用便携式紫外-可见光光纤光谱仪采集单个玉米籽粒的可见光漫透射光谱。光谱数据经平滑、矢量归一化预处理和主成分分析,基于支持向量机方法建立单倍体和杂交籽粒判别模型。每次选择1个背景的样本作为测试集,其余背景的样本作为建模集对模型进行交叉验证。模型交叉验证平均正确判别率达到92.06%。其中8次测试正确判别率在85%以上。结果表明利用可见光光谱分析建立玉米单倍体籽粒鉴别方法,并使模型可鉴别未参与建模材料的单倍体具有可行性。并且基于该方法有望建立玉米单倍体籽粒的自动化快速筛选系统,提高玉米单倍体育种效率。