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| 基于水稻种子近红外特征光谱的品种鉴别方法研究 | |
| 引用本文： | 梁剑,刘斌美,陶亮之,吴跃进.基于水稻种子近红外特征光谱的品种鉴别方法研究[J].光散射学报,2013,25(4):423-428. |
| 作者姓名： | 梁剑 刘斌美 陶亮之 吴跃进 |
| 作者单位： | 梁剑:中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所, 合肥 230031 刘斌美:中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所, 合肥 230031 陶亮之:中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所, 合肥 230031 吴跃进:中国科学院合肥物质科学研究院技术生物与农业工程研究所, 合肥 230031 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（10975153）; 中国科学院方向性研究项目（KJCX2-YW-N34; KJCX2-EW-N05）; 中国科学院战略先导科技专项(A)(XDA0804107) |
| 摘 要： | 本文用MPA傅立叶变换近红外光谱仪研究了单粒水稻种子的漫反射光谱特征,发现颖壳对光谱扫描有影响,为了尽量消除这种影响,保证光谱的代表性,应对其上下表面分别进行多次光谱采集,取它们的平均光谱。本文利用种子品种特有的光谱特性,结合不同光谱预处理方法建立了多个聚类分析模型,比较它们对杂交F1代种子"03S/0412"和其父本种子"0412"的鉴别效果。结果显示:选择40008900cm-1光谱范围,通过"无预处理"、"矢量归一化"、"二阶导数(25点平滑)"和"二阶导数(25点平滑)+矢量归一化"建立的模型校正集正确率分别为52.4%、65.2%、75.2%和100%,可见,相比无预处理,经过各种预处理后正确率都有提高,其中"二阶导数(25点平滑)+矢量归一化"建立的模型最好,用该模型对预测集预测,分类正确率也为100%,具有很好的预测性能。这说明近红外光谱技术可用于单粒水稻种子品种真伪性鉴别。 |
| 关 键 词： | 近红外光谱仪 单粒 水稻种子 聚类分析 真伪性鉴别 |
| 收稿时间： | 2013/3/13 |
Research on Methods of Variety Identification Forrice Seeds Based on Their Characteristics of Near Infrared Spectra |
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| Abstract: | |
| Keywords: | FT-NIR spectroscopy Single grain Rice seeds Clustering analysis Authenticity identification |