扫描次数对番茄叶漫反射光谱和模型精度的影响研究

近红外光谱分析技术因其诸多优点成为近年来发展最快的定量和定性分析技术之一,它是依据有机分子中的含氢基团(C—H, O—H, N—H)振动的合频与各级倍频的吸收获得信息。但是,近红外光谱易受到光谱仪的工作状态和扫描时各种参数的设置,如波长的准确性、仪器的分辨率、噪声、扫描次数、样品粒度的均匀性等的影响。为了给建立实际模型时选择最佳的测量条件提供依据,文章以番茄叶为研究对象,分析了扫描次数对番茄叶漫反射光谱和叶绿素定量模型精度的影响。结果发现扫描次数对番茄叶漫反射光谱和模型精度有较大的影响。随着扫描次数的增加,近红外光谱的均方根噪声的方差值逐渐变小。扫描次数越多,光谱的质量较高,但是仪器产生的系统误差也会增大;扫描次数越少, 光谱的质量较差,但是光谱较为光滑,系统的误差较小。在128次扫描次数下,叶绿素定量模型的决定系数较高,但是模型不稳定。当扫描次数为32时,模型的决定系数较低,但该模型比较稳定,检测时间也较短。同时,不同扫描次数下所建模型都用于预测叶绿素含量,发现没有显著差异(α＝0.05)。在采集光谱建立模型时,应考虑综合因素选择合适的扫描次数。     

光谱分析技术在作物生长信息检测中的应用研究进展

获取作物的相关生长信息可以预测作物的生长和健康状态,是实现作物生产管理智能化的基础。植物的生长信息获取技术主要包括利用其电学特性、光学特性和机器视觉技术等,随着光谱技术的发展,近红外光谱技术、多光谱技术和高光谱技术在作物生长信息的获取应用上开始大量应用,并显示了其分析速度快、效率高、成本低、无需制备样品等优点,已成为一种快速、无损的现代分析技术。文章介绍了国内外运用光谱分析技术在作物生长信息获取上的研究情况,并分析了该技术应用于作物生长信息获取时尚存在的问题和今后的研究方向,提出了进行作物生长实时、智能化管理的必要性,需要加快研制相关的光谱自动分析设备,提高作物生长信息获取的速度,最后指出了结合机器视觉技术、红外成像技术、光谱分析技术等多种技术进行作物生长多种信息获取是未来发展的趋势。     

温度对叶片近红外光谱的影响

近红外光谱分析技术是发展最快的定性和定量分析技术之一,在各个领域得到了广泛应用。但近红外谱区自身信息的特点决定了其吸收强度弱、信噪比低、谱峰严重重叠等缺点,这使得近红外光谱易受样品来源、样品种类、样品状态、装样条件和样品温度等的影响,造成光谱的不确定性。文章以温度对叶片近红外光谱的影响为研究内容,详细考察了不同温度下样品的叶绿素的校正和预测模型。结果发现温度对模型精度有一定的影响,样品的温度在10和20℃下模型的精度较高,10℃下模型精度效果最好,但是所用的主成分也较多。当实验温度达到25℃时,模型的校正和预测精度都相对较差。利用判别分析对各个温度下的光谱进行分类。发现20℃下采集的光谱没有分到其他温度区外,其他的都有不同程度的跨区,这说明除20℃外,其他温度下测得的光谱差异不明显。试验对叶片近红外检测的条件和应用做了初步的探索性工作,为今后提出温度修正模型提供理论基础。     

尖椒叶片叶绿素含量的近红外检测分析实验研究

应用傅里叶漫反射近红外光谱技术探讨了尖椒叶片叶绿素含量的无损检测方法。利用偏最小二乘法和主成分回归法分别建立了尖椒叶片叶绿素含量与漫反射光谱间的数学模型,同时对不同光谱预处理方法和不同建模波段范围对模型的预测性能进行对比分析。结果表明,用傅里叶变换光谱仪采集的原始光谱经平滑和基线校正对结果的影响不是很明显;利用PLS建模获得的结果明显好于采用PCR方法建模;原始光谱经二阶微分获得的预测结果比一阶微分光谱和原始光谱的预测结果好;剔除异常样本后,在全波段范围内原始光谱经二次微分的预测相关系数达到0.975 37,校正均方根误差和预测均方根误差分别为2.33和5.49。本研究说明, 应用近红外漫反射光谱检测叶片叶绿素含量是可行的,可为今后快速无损检测叶片叶绿素含量提供理论依据。