基于光谱技术的原料肉新鲜度指标在线检测系统开发及试验

为了实现原料肉新鲜度参数的无损在线实时评估,基于双波段可见/近红外反射光谱（350~1 100和1 000~2 500 nm）技术建立了原料肉新鲜度主要指标的在线检测系统。研究设计了装置的光源单元、光谱采集单元、控制单元和驱动单元,优化设计了光源固定支架和安放角度,编写了相应的控制程序,开发了实验室用和便于在不同生产线应用的两套在线检测系统。首先,对试验参数（传送带速度和样品到透镜入光口距离）进行了优化研究,通过光谱相似度比较和显著性分析,确定传送带速度是275 mm·s-1、距离是12 cm时能够获得更加稳定的光谱信号。然后,基于该试验参数,分别在静止和在线条件下采集了贮藏时间为1~13 d共50个猪肉样本的反射光谱,并利用抛物线拟合法对双波段光谱进行融合,以获取整条覆盖可见及近红外区域的完整光谱。为了使两个波段范围内的光谱数据点权重相同,在整个波段范围内均匀分布,借助三次样条插值法将所有光谱数据点以2 nm为间隔进行重新排布。采用窗口移动多项式最小二乘拟合法对光谱作平滑处理,采用标准正态变量变换对每条光谱进行标准化预处理,分别建立了静止和在线条件下新鲜度主要表征指标-颜色（L*,a*和b*）、pH和挥发性盐基氮的预测模型,以此验证所搭建系统的可靠性。经过对比分析,发现在线条件下的建模结果不如静止状态下的建模结果,这可能与在线采集时光谱存在漂移现象有关。进一步尝试利用一阶导数处理来消除基线漂移强化谱带特征,并对一阶导数和标准化处理顺序对建模结果的影响进行了探讨。结果发现先经过一阶导数再经过标准化处理,能更好地消除外部干扰造成的影响,建模结果更佳。在该处理方式下,基于第一波段光谱建立了颜色参数（L*,a*,b*）的预测模型,基于双波段光谱建立了pH和挥发性盐基氮的在线检测模型,预测相关系数分别为0.955 3,0.924 7,0.955 1,0.961 5和0.966 8。最后,为了验证模型的适用性,基于开发的便于在不同生产线应用的在线检测系统,利用独立的20个样本对在线模型进行外部验证,对颜色参数（L*,a*,b*）,pH和挥发性盐基氮的预测相关系数分别为0.918 9,0.914 1,0.947 7,0.950 4和0.960 6。研究结果表明,该系统通过双波段光谱的实时采集和融合,可以获取更多反应样本内部信息的光学信号,具有更强的检测能力。结合设计的光路等其他硬件单元,可以同时获取样本表面更大区域的反射光谱信息,从而实现对原料肉新鲜度主要表征参数的无损、在线、实时评估。该系统便于组装和拆卸,可以适应不同企业生产线的实际需要,具有较强的实用价值和较好的市场前景。     

基于多光谱漫反射的牛肉品质参数检测方法研究

为了满足生鲜肉品质参数无损检测领域,对轻便式、低成本设备的开发需求,提出一种基于多光谱漫反射技术的生鲜肉品质检测方法。首先根据漫反射近似理论,结合牛肉样品散射系数、吸收系数及折射率等参数,在无线细垂直光束的蒙特卡洛仿真的基础上,对具有一定发散角度LED光源进行了初始化的校正,分别从光源照射位置概率分布、不同角度的照射概率分布、仰角、方向角的概率分布、不同角度光线入射样品时反射引起能量损失及对光子权重的影响,得到在LED光源发散角情况下,不同源探距下的漫反射率与检测深度,确定了光源与检测器之间的最佳距离为15 mm,然后根据此距离,搭建了多光谱漫反射检测平台,检测平台由8组中心波长为470,535,575,610,650,720,780和960 nm的LED光源组成,与所要检测的生鲜牛肉品质参数相对应。同时利用LED光源的发散角,确定了光源到样品表面的垂直距离与每个光源的安装位置,保证光源照射到样品的区域是均匀的。样品的漫射光强经由信号采集与放大电路的处理后传至上位机,并在上位机完成建模与分析。最后为验证该检测系统的性能,以生鲜牛肉新鲜度参数中的颜色(L*,a*,b*)与pH值为指标,利用60个样品进行了试验,分别得到8个光源下的原始光强值与校正后的反射率值,然后将牛肉样品按照3∶1比例分为校正集与预测集,针对原始光强值与反射率值,分别利用多元线性回归(multiple linear regression, MLR),偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)与偏最小二乘支持向量机回归(partial least-squares support vector machine, LS-SVM)三种方法,建立各个参数在原始光强与反射率数据两种情况下的预测模型,并得到最佳模型结果。结果表明,利用反射率数据建模结果均好于光强数据结果,其中参数L*,a*,b*的MLR建模结果优于PLSR与LS-SVR,其预测集相关系数分别为0.983 2,0.907 2及0.935 9,预测集误差分别为1.00,2.14及0.67。参数pH值的LS-SVR建模结果优于PLSR与MLR,其预测集相关系数为0.942 0,误差为0.19。最后利用未参与试验的20块牛肉样品对模型进行了验证,颜色L*,a*,b*及pH参数的预测值与实测值的相关系数均大于0.85,结果证明,利用多光谱漫反射技术以及所搭建的多光谱漫反射检测系统对生鲜牛肉品质参数检测是可行的,该方法能够为设计便携式或微型化生鲜牛肉品质的无损检测仪器提供参考与依据。     

二维相关光谱的猪肉TVB-N特征变量优选研究

为了探讨利用二维相关可见/近红外光谱法优选猪肉挥发性盐基氮(TVB-N)特征变量的可行性,以贮藏时间为外扰,研究了不同新鲜程度猪肉样本的二维相关光谱特性。首先,获取56个猪肉样本在贮藏1～14 d的400~1 000 nm范围的可见/近红外反射光谱,经过标准正态变量变换(SNV)处理后,基于全波段光谱建立TVB-N的偏最小二乘回归(PLSR)模型。然后,依据TVB-N实测值,从中挑选出10个具有一定浓度梯度的样本(贮藏时间分别为0,36,72,108,144,180,216,252,288和324 h),利用一阶导数对光谱进行预处理后,根据不同样本之间的光谱差异,选取7个波段用于二维相关光谱解析。分析各个波段的二维相关同步谱和自相关谱,从7个波段范围内共选取23个变量作为不同贮藏时间下与TVB-N相关的敏感波长,并建立简化的PLSR模型。相较于全波段光谱数据所建模型,模型效果有所改善,预测集决定系数R2_p由0.792 1上升至0.865 8,误差从3.658 2 mg·(100 g)-1下降至3.246 0 mg·(100 g)-1。表明基于二维相关光谱对猪肉TVB-N特征变量进行优选的思路是可行的,该方法能够从全光谱数据中筛选出与目标物质相关的敏感变量,这也为近红外光谱特征波长选择提供了一个新的方法。     

基于高光谱散射特征的牛肉品质参数的预测研究

研究利用光谱散射特性预测牛肉的pH值、嫩度和颜色。使用高光谱成像系统,获取400～1 100 nm波长范围内新鲜牛肉表面的高光谱散射图像,预测牛肉的品质参数。提取高光谱图像在400～1 100 nm波长范围内的散射特征,利用洛伦兹分布函数,拟合各个波长处的散射曲线,获取不同波长散射曲线的洛伦兹函数参数。使用逐步回归方法,选择优化波长及其相应的拟合参数,建立多元线性回归模型预测牛肉的品质参数,使用全交叉验证方法评价模型性能。对嫩度的预测相关系数达到0.86,预测标准差为11.7 N,分级准确率达到91%;pH值的预测相关系数为0.86,预测标准差为0.07;对颜色参数L*, a*, b*的预测相关系数分别达到0.92, 0.90和0.88,预测标准差分别为0.90,1.34和0.41。研究结果表明,利用光谱散射特征可以较好的预测牛肉的品质参数。     

利用可见近红外光谱多指标综合预测生鲜牛肉储存期

建立了牛肉基于TVB-N、菌落总数、pH值和肉色参数L*多个指标的储存期预测模型,利用可见近红外光谱(Vis/NIR)技术结合区间偏最小二乘(iPLS)和遗传算法(GA)建立了各个指标的PLS预测模型,实现了多指标综合无损快速预测4 ℃下牛肉的储存期。用iPLS和iPLS-GA提取有效波长变量建立PLS预测模型,以预测相关系数和预测标准差作为模型评价标准,结果表明用iPLS-GA选择变量建立的各个指标的PLS预测模型均优于全波段和iPLS组合的PLS模型。由多个指标的预测值和储存期的预测模型,对校正集和预测集样品储存期进行预测,其预测相关系数和标准差分别是0.903, 0.897和1.88, 2.24。说明利用光谱技术结合得出的储存期预测模型可以实现多指标综合预测牛肉储存期,为无损快速检测牛肉储存期或货架期提供了一种新方法。      

近红外光谱法快速评定牛肉品质

应用近红外反射光谱技术(NIRS),采用偏最小二乘法(PLS),建立了牛肉理化特性的近红外预测模型。从屠宰加工厂选取经48 h排酸后的里脊、眼肉、腿肉、臀肉、外脊等部位的牛肉样品114份,采用多元散射校正(MSC)、一阶导数、标准正态变量(SNV)预处理方法,谱区为950～1 650 nm,建立牛肉水分、脂肪、蛋白质3个化学参数以及pH、肉色(CEI L*,a*, b*)和剪切力(WBSF)3个物理参数的校正模型。其校正相关系数(R2)分别为0.947 2(水分),0.924 5(脂肪),0.934 6(蛋白质),0.620 2(pH),0.820 3(L*),0.864 6(a*),0.753 0(b*),0.475 9(WBSF)。校正标准差(RMSEC)分别为0.313 3(水分), 0.221 0(脂肪), 1.243 2(蛋白), 0.744 6(pH),1.778 3(L*),1.394 2(a*),1.763 9(b*),1.074 3(WBSF)。应用所建立的模型对30个实际牛肉样品的理化参数进行预测,并对预测值与实测值进行t检验,检验结果显示预测值与实测值差异不显著,说明模型适合于快速评价牛肉的品质。从预测的准确度看,化学指标预测的精确度明显高于物理指标。     

应用数字照片估算土壤pH的研究

土壤碱化严重威胁干旱区农牧业的发展,传统碱化程度的测定为破坏性取样和实验室分析。为验证利用普通数码相机的可见光光谱快速准确的估测土壤碱化程度的可行性,以土壤pH、野外实测数字照片、端元光谱数据为基础,分析了颜色空间(RGB,HLS,CIEL*a*b*)各参数与土壤pH的相关性,采用偏最小二乘法(PLSR)分别建立了三种颜色空间预测土壤pH的定量模型,并比较了照片数据与端元光谱数据所建立的模型精度的差异。结果表明:三种颜色空间中,虽然大部分参数与土壤pH间均达到了极显著相关水平,但CIEL*a*b*空间各参数与土壤pH的相关性最高,预测模型判定系数R2最高(0.795),并且RMSECV最低(0.084)。预测集也说明了该模型具有较好的精度和稳定性(R2=0.781,RMSEP=0.158)。由于CIEL*a*b*颜色空间各参数间数据冗余小,又避免了RGB空间各参数数值会受设备影响的不足。因此,利用其定量提取土壤碱化信息具有一定优势。数字照片数据与端元光谱数据所建立的预测土壤pH定量模型精度无显著差异。因此,数字照片具有提取土壤碱化信息的潜力。     

基于UVE-ICA和支持向量机的南丰蜜桔可溶性固形物可见-近红外检测

利用可见-近红外光谱技术联合变量选择新方法对南丰蜜桔的可溶性固形物(SSC)进行快速无损检测研究,以简化南丰蜜桔SSC预测模型和提高预测模型性能。试验共采用300个南丰蜜桔样本,校正集、验证集及预测集样本分别为150,75和75个。采用QualitySpec型光谱仪在350~1 000 nm波段范围内采集样本光谱,利用无信息变量消除(UVE)剔除无用信息波长变量,再采用独立成分分析(ICA)提取光谱的独立成分,最后应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立南丰蜜桔的SSC预测模型,并利用未参与建模的预测集样本对模型进行评价。研究结果表明,可见-近红外光谱技术联合UVE-ICA- LS-SVM对南丰蜜桔的SSC检测精度高。UVE-ICA可以有效剔除无用信息波长变量,提取特征光谱信息,简化预测模型及提高预测模型性能。UVE-ICA- LS-SVM所建立的南丰蜜桔SSC预测模型性能优于PLS,PCA-LS-SVM及ICA-LS-SVM预测模型,其校正集、验证集及预测集的决定系数和均方根误差分别为0.978,0.230%,0.965,0.301%及0.967,0.292%。     

基于高光谱的鸡蛋新鲜度检测

借助高光谱成像仪采集贮期白壳鸡蛋的透射高光谱数据,对比测量常规表征新鲜度的哈夫单位值,用Matrix Laboratory (MATLAB)和Statistical Analysis System (SAS)等软件,同时结合化学计量法对样品鸡蛋的高光谱数据进行分析处理,建立了基于高光谱技术的鸡蛋新鲜度预测模型。选用高光谱500～1 000 nm的波段作为敏感波段进行研究,用马氏距离剔除鸡蛋异常样本数据,并对鸡蛋高光谱数据进行了微分校正,通过比较发现高光谱二阶微分与鸡蛋哈夫单位值之间的线性度高,因此选用高光谱二阶微分数据来进一步研究,并对其进行了小波去噪、光滑处理及标准化处理。选用近年新提出来的competitive adaptive reweighted sampling (CARS)变量选取法对高光谱进行降维,提取出32个特征参数,建立了白壳蛋基于全波段的偏最小二乘法(partial least square, PLS)预测模型和基于特征参数的多元回归模型,验证集的相关系数分别为0.88,0.93,均方误差分别为7.565,6.44。用验证集的蛋对基于高光谱二阶微分全波段的偏最小二乘法预测模型、基于特征参数的多元回归模型分别进行验证,两个模型判别白壳蛋新鲜和不新鲜的最高准确率达100%,88%。     

可见/近红外漫透射光谱结合CARS变量优选预测脐橙可溶性固形物

可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一。采用QualitySpec型光谱仪在350～1000 nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较。最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测。研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量。CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347%和0.394%。因此,可见/近红外漫透射光谱结合CARS方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度。     

土壤修复过程中盐含量及其光谱特征分析研究

基于盐渍土修复过程中盐分含量和同步实测光谱数据,通过对原始光谱数据、平滑光谱数据及平滑后的不同变换光谱数据等八种光谱数据集,分别以相关系数的极值和不同相关系数范围两种方法分析其最佳敏感波段范围,深入分析了不同变换下土壤的光谱响应特征。在此基础上,运用偏最小二乘回归方法,以全波段(400～1 650 nm)和分析获得的最佳敏感波段建立了基于修复过程的土壤盐含量和光谱反射率的关系模型。结果表明：针对八种光谱数据集,采用两种方法提取的土壤最佳敏感波段,均集中在947.11～949.31,1 340.27,1 394.11,1 419,1 457.81～1 461.31,1 537.68～1 551.39和1 602.32 nm;且最佳波段的土壤盐含量反演模型,以模型评价参数的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE),以及赤池信息量准则(akaike’s information criterion, AIC)作为选择最佳模型的标准,均以SGSD(Log R)模型的建模和预测结果比其他光谱变换的模型更为显著。基于全波段的PLSR建模效果总体上稍优于最佳波段的模型,其中以SGSD的预测精度最为突出,其模型的决定系数R2与标准差RMSEP分别为0.673和1.256;基于两种方法获得的最佳波段的PLSR模型与全波段对比在模型精度方面虽有一定差距,但从模型的复杂程度比较,具有模型简单、变量更少及运算量小的特点。该研究可在土壤盐含量及其光谱特征的研究中,为实现土壤盐渍化定量、快速、便捷的监测和检测提供参考。     

不同粒径对土壤有机质含量可见-近红外光谱预测的影响

土壤有机质（SOM）是表征土壤肥力的重要指标,实现其快速准确检测可为精准农业区域管理提供有效的数据支撑。土壤粒径对SOM的光谱预测及仪器开发有很大的影响,为了明确不同粒径对SOM预测的影响,分别制备了1~2,0.5~1,0.25~0.5,0.1~0.25和<0.1 mm五种均匀粒径及<1 mm混合粒径共计6种粒径土样并进行了可见-近红外（300~2 500 nm）光谱数据采集。采用蒙特卡罗交叉验证分别剔除了不同粒径的异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理,比较了不同粒径样品的光谱反射率差异,并对平滑后的原始光谱R进行倒数IR、对数LR、一阶导数FDR等3种光谱变换并分析与SOM含量的相关性,基于竞争性自适应重加权算法（CARS）对光谱数据进行了特征波长提取,并结合偏最小二乘回归（PLSR）分别建立了相应的SOM含量预测模型。结果表明,不同粒径土样的平均光谱反射率与变异系数随着粒径的减小逐渐增加,且在大于540 nm波长范围内,差异明显。随着粒径的减小,SOM含量与光谱反射率在全波段范围的相关性变化幅度愈加明显,FDR变换可明显改变全波段范围与SOM含量的相关性。通过CARS算法对FDR变换后的光谱数据进行特征波长提取,筛选出特征波长数为全波段数量的13.1%,降低了光谱数据重叠及无效信息干扰。对比不同SOM预测模型的结果,FDR变换光谱的建模精度较好,且粒径越小其模型的效果越好,特别在粒径<0.1 mm时,模型的R2_p达到0.91,RMSEP为2.20 g·kg-1,RPD为3.33。基于CARS特征变量构建的SOM含量预测模型中,粒径<0.1 mm预测模型的效果最好,R2_p为0.78,RMSEP为3.00 g·kg-1,RPD为2.00,可以实现SOM含量的可靠预测,且其他粒径下的模型仍有可优化的空间。该研究可以为实现SOM田间动态预测及仪器设计提供理论及模型参考。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

猪肉pH值的可见近红外光谱在线检测研究

pH值是猪肉关键品质之一,实施在线检测对优化肉品加工工艺、保证产品质量、提高肉及肉制品的经济价值有重要意义。研究应用可见近红外光谱对新鲜猪肉pH值进行在线检测,实验时样品以0.25 m·s-1的速度运动,采集其可见近红外漫反射光谱(350～1 000 nm),进行反射距离校正后应用偏最小二乘回归法建立猪肉pH值在线检测模型。研究通过Kennard-stone算法划分样品校正集与预测集,对比了不同的光谱预处理方法(多元散射校正,微分等)对预测结果的影响,并对建模所用光谱变量进行优化。研究发现经过多元散射校正结合一阶微分预处理的模型效果最好,模型预测相关系数为0.905,预测均方根误差为0.051,经过优化的模型建模所用波长变量数减少一半,模型的预测相关系数提高到0.926,预测均方根误差下降至0.045。结果表明可见近红外光谱可用于新鲜猪肉pH值的在线检测。     

基于线性回归算法的春玉米叶面积指数的冠层高光谱反演研究

利用辽宁锦州地区2013年生长季不同土壤水分控制条件下的春玉米冠层高光谱数据,及对应的植株叶面积指数(leaf area index,LAI)数据,分析在不同发育期内不同生长状况下的春玉米冠层高光谱特征及其与植株叶面积指数的关系。采集并计算共313组有效样本,包括350～2 500 nm波段范围光谱的反射率、反射率倒数的对数、反射率一阶导数及LAI,应用多元逐步线性回归法和偏最小二乘回归法,对剔除了受大气水分影响较为严重光谱波段的其他波段数据进行降维,构建叶面积指数的全波段冠层高光谱数据模型,并进行精度检验与比较。结果表明,春玉米LAI与光谱反射率在可见光波段(350～680 nm)、红外波段(1 430～1 800和1 950～2 450 nm)均呈显著的负相关;反射率倒数的对数在对应区间为显著的正相关;反射率一阶导数则在可见光和近红外波段(350～1 350 nm)存在较显著相关波段。三种全波段冠层高光谱数据在春玉米LAI的线性回归中,偏最小二乘法在以冠层反射率为自变量的模型构建中,比多元逐步线性回归拟合度好,其总均方根误差为0.480 7;以冠层光谱反射率的倒数的对数及一阶导数为自变量,应用逐步线性回归法建模,拟合度较好,其总均方根误差分别为0.333 5和0.348 8;三种光谱数据的春玉米LAI两种回归算法中,以冠层反射率倒数的对数为自变量,应用逐步线性回归方法建模的拟合度最佳。     

污染土壤对脐橙叶片镉含量影响的光谱预测

近年来可见-近红外光谱技术在农业污染监测中应用越来越广泛,但在果树的重金属污染研究中应用较少。本文以纽荷尔脐橙(Citrus sinensis[L.]Osbeck cv. Newhall)为研究对象,采用盆栽方法,通过添加镉（Cd）形成不同污染程度的土壤,然后定期监测叶片中Cd含量及其光谱,分别建立了基于光谱指数的线性回归预测模型,以及基于偏最小二乘回归（PLSR）的Cd含量高光谱预测模型。结果表明：Cd更容易向新叶迁移和聚集,在高Cd污染的土壤中这种现象更加明显;新叶光谱在700～730 nm之间反射率升高,发生红边蓝移现象,老叶光谱没有显著变化;基于光谱指数建立的线性回归模型的R2达到0.8左右,而利用PLSR方法建立的预测模型精度普遍高于线性回归模型,其R2达到0.9左右,并且标准归一化（SNV）的光谱预处理方法可以显著提高PLSR模型的预测精度。研究显示,可见-近红外光谱技术在脐橙重金属污染监测上有很好的潜力。     

玉米叶片的光谱响应及其氮素含量预测研究

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础,利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域,并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性,最终构建了叶片氮素含量的预测模型。结果表明：不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、761～1 300 nm波段,不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段,叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。经过对比筛选,以光谱指数DSI(564,681)和DSI(681,707)构建的指数预测模型效果最好,预测精度达93.43%和93.39%,能有效估测叶片氮素含量。     

基于可见光和近红外光谱鲜猪肉蒸煮损失和嫩度检测的研究

蒸煮损失和嫩度是决定猪肉的食用品质的重要指标,文章提出了可见光/近红外漫反射光谱检测真空包装猪肉的蒸煮损失和嫩度的新方法,从而实现对其快速、无损、无污染测定。利用光谱专用分析软件Unscrambler9.6对采集的近红外漫反射光谱分别进行卷积平滑、二阶微分法和多元散射校正预处理,用偏最小二乘法(PLS)建立其定量校正模型。结果表明近红外光谱漫反射法的预测值与常规方法测定值的相关系数分别为0.81和0.78。该研究结果说明基于可见光/近红外光谱漫反射光谱的检测方法简便易行,是无损检测猪肉的蒸煮损失和嫩度的较好方法。