优化光谱指数建立水稻叶片SPAD的高光谱反演模型

利用高光谱反射率光谱的特征波段构建光谱指数,建立叶绿素含量反演模型是实现水稻生产精准调控和科学管理的必要手段之一。为了建立适用于拔节孕穗期水稻叶片叶绿素相对含量（SPAD）的高光谱反演模型,分别获取了拔节孕穗期水稻叶片的高光谱和SPAD数据,利用小波分析法对原始光谱反射率曲线进行降噪处理,并对基于积分运算的光谱指数NAOC进行简化,获得了基于双波段简化运算的优化光谱指数。利用相关分析法计算由原始反射率光谱R和数学变换光谱LgR、1/R和R构建的优化光谱和变换光谱指数与水稻叶片SPAD的相关系数,获得了以积分限（a,b）为横、纵坐标的相关系数二维矩阵,并绘制相关性等势图,得到相关系数最高的3个波段组合：R（641,790）（0.872 6）,R（653,767）（0.871 7）和R（644,774）（0.871 6）,计算出20个原始样本中3个积分波段组合所对应的60个优化光谱指数值,按照2∶1的比例划分为建模集和验证集,建立了三种水稻叶片SPAD反演模型：偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）和BP神经网络模型。结果显示：利用优化光谱和变换光谱指数建立的3种水稻叶片SPAD反演模型决定系数R2均大于0.79,归一化均方根误差NRMSE则小于5.4%。其中BP神经网络相对于其他两种模型具有较高的拟合度,预测精度也相对较高,建模集R2=0.842 6,NRMSE=5.152 7%;验证集R2=0.857,NRMSE=4.829 9%。总体来看,基于双波段简化运算后的优化光谱和变换光谱指数建立拔节孕穗期水稻叶片SPAD反演模型是可行的;对比分析3种模型反演结果发现,BP神经网络对水稻叶片SPAD的反演效果较好。该工作对提高拔节孕穗期水稻精准调控技术和建立水稻生产的科学管理体系具有一定的参考价值。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病菌潜伏侵染的检测

为实现对受到小麦条锈病菌侵染而尚未表现明显症状的小麦叶片进行早期检测,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法建立了小麦条锈病潜育期叶片定性识别模型。获取健康叶片30片、条锈病潜育期叶片330片(每天取30片,共11天)和发病叶片30片,扫描获得其近红外光谱曲线。采用内部交叉验证法建模,研究了不同谱区、建模比(建模集∶检验集)、光谱预处理方法和主成分数对建模识别效果的影响。在5 400~6 600和7 600~8 900cm-1组合谱区内,建模比为4∶1、预处理方法为"散射校正"和主成分数为14时,所建模型识别效果较理想,建模集的识别准确率、错误率和混淆率分别为95.51%,1.28%和3.21%;检验集的识别准确率、错误率和混淆率分别为100.00%,0.00%和0.00%。结果表明,利用近红外光谱技术可在接种1天后(即提前11天)识别出健康小麦叶片和受到条锈病菌侵染的小麦叶片,并且可以识别不同潜育期天数的叶片。因此,利用近红外光谱技术对条锈病菌潜伏侵染检测是可行的,为该病早期诊断提供了一种新途径。     

近红外光谱技术的小麦条锈病严重度分级识别

小麦条锈病是世界上影响小麦安全生产的一种重要病害。实现小麦条锈病不同严重度叶片快速、准确的分级识别,对于条锈病监测、预测预报和防治措施的制定具有重要意义。通过人工接种获得条锈病不同发病程度小麦叶片,选取8个不同严重度级别(1%,5%,10%,20%,40%,60%,80%和100%)叶片各30片和健康小麦叶片30片,利用近红外光谱技术分别获取光谱信息,共获得270条近红外光谱曲线,依据小麦叶片条锈病发病程度的不同,将其分为9个类别。从每个类别中随机选择7~8条光谱曲线作为测试集,共计67条,将剩余的203条光谱曲线作为训练集。利用定性偏最小二乘法建立小麦条锈病不同严重度叶片的定性识别模型。研究分析了不同光谱预处理方法、建模比(训练集:测试集)和建模谱区对所建模型识别效果的影响。结果表明,在4 000～9 000 cm-1谱区范围内,原始近红外光谱数据经中心化预处理后,建模比为3∶1时,采用内部交叉验证法建模,训练集和测试集的总体识别准确率分别为95.57%和97.01%,所建模型识别效果较好。表明基于近红外光谱技术进行小麦条锈病叶片严重度分级识别是可行的,为小麦条锈病的监测和评估提供了一种新方法。     

基于近红外光谱技术的小麦条锈病和叶锈病的早期诊断

为实现小麦条锈病和叶锈病的早期诊断,利用近红外光谱技术结合定性偏最小二乘法(DPLS)建立了一种鉴别这两种病害的方法。试验将150片小麦叶片(健康叶片、条锈病潜育叶片、条锈病发病叶片、叶锈病潜育叶片、叶锈病发病叶片各30片)分为5类,扫描获得近红外光谱,建立小麦叶片DPLS近红外光谱鉴别模型。原始光谱数据经二阶导数处理后,在4 000～8 000 cm-1范围内,当利用不同建模比建模时,建模集的平均识别率为96.56％,检验集的平均识别率为91.85％,证明了模型的稳定性。当建模比为2∶1、主成分数为10时,模型识别效果较好,建模集的识别准确率为97.00%,检验集的识别准确率为96.00%。表明应用近红外光谱技术建立的小麦条锈病和叶锈病早期诊断的定性鉴别方法是可行的。     

蜂蜜真伪的近红外光谱鉴别研究

如何有效鉴别蜂蜜真伪是目前我国蜂产品质量控制的难题之一。提出了一种用傅里叶变换近红外光谱结合判别偏最小二乘法(DPLS)快速鉴别蜂蜜真伪的新方法。首先采集了71个商品蜜样品的近红外光谱数据,其中包括27个纯蜂蜜和44个掺假蜂蜜,然后5次随机划分建模集样本和验证集样本,并对建模样本进行不同光谱预处理,选择并优化不同波段范围和主成分数,用DPLS法建立了5组蜂蜜样本的真伪鉴别模型,外部交叉验证法预测模型。通过对结果进行比较分析,5组校正模型中真蜂蜜和掺假蜂蜜的总体识别准确率分别为91.49%,94.68%,92.98%,93.86%,94.87%;预测样本的识别准确率为86.96%～93.75%,其中模型2,3,4中掺假蜜的识别准确率达100%。研究结果表明,该方法可作为鉴别商品蜜真伪的一种快速筛选技术,在我国蜂蜜质量监控中具有重要意义。     

云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类

利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。     

高光谱成像的三七粉质量等级无损鉴别

三七粉是三七的主要消费和商品形式,市场上存在以次充好、甚至是掺假的现象,由于是粉状物料,难以用肉眼判别,为了实现对不同质量等级的三七粉进行无损鉴别。将30头、40头、60头和80头的三七主根研磨成粉,制备样本。采用可见近红外高光谱成像系统（400.68～1 001.61 nm）采集4种不同头数三七粉,共计384个样品的高光谱图像,提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。将384个三七粉样本按2∶1的比例划分训练集和测试集。采用卷积平滑（SG）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理方法对三七粉样本光谱信息进行预处理并建立支持向量机(SVM)分类模型,通过比较基于3种预处理方法的SVM模型测试集分类准确率,确定SNV为最优预处理方法。采用迭代保留信息变量（IRIV）、变量组合集群分析（VCPA）和变量组合集群分析混合迭代保留信息变量（VCPA-IRIV）3种特征选择方法提取SNV预处理后光谱的特征波长并建立基于特征光谱和原始光谱的SVM分类模型,通过比较基于3种特征选择方法得到的特征波长建立的SVM模型测试集分类准确率,发现将VCPA与IRIV相结合的VCPA-IRIV为最优特征选择方法。VCPA-IRIV提取了18个特征波长代替全光谱数据参与建模,该算法在降低模型复杂度的同时保持了模型的分类精度。为了提高模型的分类精度,采用引力搜索算法（GSA）对SVM模型中惩罚因子c和核参数g进行寻优,并与网格搜索（GS）的结果进行比较,结果表明,VCPA-IRIV-GSA-SVM模型分类效果最好,测试集分类准确率达到100%。可见,利用可见近红外高光谱成像对三七粉进行质量等级无损鉴别是可行的,为市场上三七粉的质量等级鉴别提供了参考。     

高光谱成像技术鉴别菠菜叶片农药残留种类

利用高光谱成像技术无损鉴别菠菜叶片农药残留种类。采用高光谱成像仪采集900~1 700 nm波段内的光谱数据,采用多元散射校正对光谱数据进行预处理。利用主成分分析对不同种类菠菜样品的光谱数据进行分析,结果表明主成分分析能在可视化层面对不同种类的农药残留菠菜样品进行有效判别。另外,将卡方检验特征选择算法分别与支持向量机、朴素贝叶斯、决策树和线性判别分析算法结合,并采用10-fold交叉验证评价方法,筛选出最佳波段和最优判别模型（线性判别模型）。筛选出的8个特征波长为1 439.3,1 442.5,1 445.8,1 449,1 452.3,1 455.5,1 458.7,1 462 nm,模型的预测准确率达到0.993且10次交叉验证的标准差为0.009。结果表明,基于高光谱成像技术能准确地识别菠菜叶片上的农药残留种类。     

TLBO-ELM模型的番茄灰霉病高光谱潜育期诊断

番茄叶片在感染病害后首先发生的是内在生理反应,肉眼无法观察到。叶片从被感染到出现肉眼可见病斑期间,称为叶片病害潜育期。为了实现番茄叶片表面未见明显病斑的灰霉病潜育期诊断,对接种样本进行叶片编码、跟踪、采集所有编码叶片样本1～8 d连续高光谱图像数据,建立番茄叶片样本时序高光谱数据集。采用跟踪的叶片样本出现肉眼可见病斑前几天同一位置区域的高光谱数据作为潜育期感兴趣区域进行检测分析。为了建立番茄叶片灰霉病潜育期诊断和不同病斑等级分类模型,采用基于教学优化算法(TLBO)优化极限学习机(ELM)的分类模型进行建模。通过TLBO算法优化ELM的输入权值和隐藏层的偏差,提高模型分类性能。利用高光谱成像系统在近红外高光谱波段388～1 006 nm波段获取五个等级的感兴趣区域进行数据建模,共采样213个高光谱数据,其中,健康类(56个)、潜育期类(42个)、小病斑类(43个)、大病斑类(39个)和严重类(33个)。通过对比不同的光谱预处理方法,采用效果最好的小波滤波变换(DWT)对样本数据中每类数据分别滤波。DWT滤波后,在610～840 nm波段间五个等级光谱曲线能区分明显,共包含91个波长,波...     

基于Vis/NIR光谱技术的酿酒葡萄成熟期间SSC预测研究

酿酒葡萄成熟度是确定葡萄采收期的重要品质指标,针对酿酒葡萄大田中成熟度检测难度大的问题,利用可见/近红外（Vis/NIR）光谱技术和化学计量学,研究了酿酒葡萄可溶性固形物含量（SSC）与光谱数据之间的内在联系。采用USB2000+光谱仪获取5种酿酒葡萄及其叶片在不同成熟时期的Vis/NIR光谱数据,通过OMNIC 8.0软件提取光谱数据,将化学值与光谱吸收率值通过TQ Analyst8.0软件建立模型。选取信噪比高的450~1 000 nm波段,利用PCA剔除异常光谱数据,将一阶导数（FD）、Savitzky-Golay卷积平滑（S-G）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）分别组合共4种方法用于光谱数据预处理。利用偏最小二乘（PLS）法分别建立了5种葡萄基于酿酒葡萄光谱数据的SSC预测模型,建立了5种葡萄基于冠层叶片光谱数据的SSC预测模型,对比了不同方式预处理后的建模效果,并选择最优预处理方式建模。最后用外部样本分别验证了SSC预测模型。结果表明,采用S-G平滑+FD+MSC的预处理方法时大多数预测模型性能达到最好。5种葡萄浆果校正集和验证集的R分别达到0.93和0.86以上,最高均方根误差分别为0.30和0.48,5种葡萄冠层叶片校正集和验证集的R分别达到0.73和0.65以上,最大均方根误差分别为0.95和0.75。5种葡萄浆果外部试验样本预测值与真实值间的平均RE最高为0.43%。基于酿酒葡萄浆果光谱的SSC预测模型具备良好的预测能力,优于基于酿酒葡萄冠层叶片光谱的SSC预测模型,SSC预测模型能够为酿酒葡萄成熟度评价研究提供理论参考。Vis/NIR光谱技术适用于在酿酒葡萄大田中快速、无损检测SSC。     

Rapid nondestructive evaluation of duck meat pH and color using visible and near-infrared reflectance spectroscopy

In the present study, visible and near-infrared reflectance spectroscopy were applied to predict quality attributes of duck breast meat. The real color (expressed as lightness, redness, and yellowness) and pH of duck samples were recorded using traditional contact methods and then modeled with their corresponding spectral data by partial least square regression. Before the establishment of prediction models, three different spectral preprocessing methods including first derivative, standard normalized variate, and Savitzky–Golay smoothing were used. Compared to the models obtained from original spectral data set, the predictive capabilities of models based on the spectra after preprocessing were improved effectively. As a result, the determination coefficient of calibration set and prediction set of the best models for lightness, redness, yellowness, and pH parameters were 0.96 and 0.85, 0.94 and 0.94, 0.96 and 0.94, 0.81 and 0.76, respectively. Results demonstrated that visible and near-infrared spectroscopy can become a useful tool for rapid prediction of duck color and pH quality attributes.     

高光谱和卷积神经网络的大白菜农残检测

针对大白菜农药残留传统化学检测手段存在前期处理过程繁琐、检测周期长等不足,提出了一种快速无损识别大白菜农药残留种类的方法.以1组无农药残留和4组含有均匀喷洒农药(毒死蜱、乐果、灭多威和氯氰菊酯)的大白菜样本为研究对象(药液浓度配比分别为0.10,1.00,0.20和2.00 mg·kg-1),经12小时自然吸收后,利用...     

近红外光谱的结球甘蓝可溶性糖含量测定

结球甘蓝是一种富含碳水化合物的常见蔬菜,可溶性糖含量是决定其品质的重要参数。可溶性糖易溶于水,是蔬菜和水果口味的有效调节剂。作为碳水化合物,可溶性糖由三种元素C,H和O组成,其分子吸收光谱主要由被检测材料的分子中C-H,O-H和CO等基团的组合频率吸收和倍频吸收组成,包含丰富的有机物信息。因此,采用近红外光谱和化学计量学方法,探索结球甘蓝可溶性糖含量的快速检测方法。用德国布鲁克公司的MATRIX-Ⅰ型傅里叶变换近红外光谱仪采集161份结球甘蓝样本光谱数据。波数范围：12 800～4 000 cm-1(780～2 500 nm)。蒽酮比色法测量样本的可溶性糖。综合应用马氏距离法(MD)和蒙特卡洛交叉验证法(MCCV)剔除异常样本,采用Kennard-Stone(K-S)法将样本按照给定比例划分为校正集和验证集。分别使用Savitzky-Golay卷积平滑(S-G),一阶导数(FD),二阶导数(SD),多元散射校正(MSC)和变量标准化(SNV)及它们的组合共12种方法对样本进行光谱预处理,获得最佳预处理方法,提高光谱数据的信噪比。采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)筛选偏最小二乘回归(PLS)模型中回归系数绝对值大的波数点,去掉回归系数绝对值小的波数点,以有效选择与所测特性值相关的最优波数组合,获得具有良好鲁棒性和强预测能力的校正模型。使用模型决定系数R2、交互验证均方根误差(RMSECV)、预测均方根误差(RMSEP)作为模型精度评价指标。根据蒙特卡洛交叉验证法和马氏距离剔除异常样本的原理,共剔除10个光谱或者化学值异常的样本。最终参与建模分析的样本个数为151。异常样本剔除后,通过K-S法将样本按照3∶1被分成校正集(110个样本)和验证集(41个样本)。使用原始光谱数据,预处理后的光谱数据和对应于优选波数的光谱数据,建立PLS模型。结果表明,利用MSC+FD光谱预处理可以提高建模精度,校正集R2从处理前的0.68增长到0.93,MSC+FD是本研究中理想的光谱数据预处理方法。利用CARS法共优选了84个建模波数。在12 000~10 000 cm-1波数区域内,有O-H键2级和C-H键3级倍频伸缩振动吸收,此区域主要的背景信息为水和其他含氢基团,在此区域内共包含了36个选定的波数。在8 500~6 000 cm-1区域,存在糖类和水的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,葡萄糖的O-H键的1级倍频伸缩振动吸收,该区域是包含反映可溶性糖成分的主要光谱区间,背景影响较小,CARS方法在此区域共选择了15个建模波数。5 800~4 000 cm-1区域与12 000~10 000 cm-1区域相似,包含的选定波数多,CARS方法在此区域选择了33个建模波数。利用CARS对参与建模的波数进行优选,减少了无关信息,降低了模型的复杂度,选择的波数不但引入了表征待测组分的光谱,同时还引入了代表背景信息的光谱,使得校正模型适应性增强。建立了结球甘蓝可溶性糖的全谱PLS模型,根据CARS波数优选结果,建立了结球甘蓝可溶性糖的CARS-PLS模型。对于全谱PLS定量模型,校正集的决定系数R2为0.93,RMSECV为0.157 2%,RMSEP为0.132 8%。对于CARS-PLS模型,校正集的决定系数R2为0.96,RMSECV为0.076 8%,RMSEP为0.059 4%。数据表明,两种模型具有相当的R2,但CARS-PLS模型的RMSECV是全谱PLS模型的1/2。RMSEP也接近1/2,CARS-PLS模型比全谱PLS定量模型所用建模变量少,模型得到简化,精度更优。用CARS-PLS模型对验证集41个样本进行预测,预测集决定系数R2为0.86,预测标准误差为0.059 4%。提供了一种工作效率较高的结球甘蓝质量无损检测方法。     

基于近红外光谱的杂交水稻种子发芽率测试研究

现阶段水稻种子发芽率测试仍然按照传统的农作物种子发芽技术规定进行发芽试验,此方法存在试验周期长、成本高、专业性要求高等缺点,本研究提出一种基于近红外光谱技术的快速、无损测试杂交水稻种子发芽率的新方法。采用人工老化方法在温度45 ℃、湿度100%的条件下分别老化处理2个品种杂交水稻种子0,24,48,72,96,120,144 h;用近红外光谱仪分别采集2个品种不同老化时间段杂交水稻种子光谱数据共280份,随机分成校正集(168份)和检验集(112份);测试不同老化时间段的水稻种子发芽率;以偏最小二乘算法(PLS)建立了回归模型,分析不同光谱波段和比较不同光谱预处理方法对模型精度的影响。2个品种的水稻种子光谱数据采用全波段和标准化＋正交信号校正预处理时模型最优,模型校正集决定系数(R_C)与验证集相关系数(R_P)分别为0.965和0.931,校正标准误差(SEC)与预测标准误差(SEP)分别为1.929和2.899,验证集预测值与真实值之间的相对误差在4.2%以内。研究结果表明利用近红外光谱分析技术进行杂交水稻种子发芽率的快速无损检测是可行的。     

荧光高光谱结合特征波长筛选的脐橙表面农药残留快速检测

采用荧光高光谱成像技术对脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵进行判别。实验通过由氙灯光源激发的高光谱成像系统(392～998.2 nm)分别采集浓度为0, 0.5, 1, 2mg·kg^-1的毒死蜱和0, 1, 3, 5mg·kg^-1多菌灵的高光谱图像。使用ENVI软件获取样本的感兴趣区域(ROI);对原始光谱数据采用卷积平滑(SG)、标准正态标量变换(SNV)及一阶导数(FD)方法进行预处理;采用区间变量迭代空间收缩法(iVISSA)、无信息变量消除算法(UVE)和竞争性自适应加权算法(CARS)进行一次提取特征波长,二维相关光谱(2D-COS)方法进行二次提取特征波长。最后采用主成分分析与线性判别分析相结合算法(PCA-LDA)和偏最小二乘算法(PLS-DA)建立基于两次提取特征波长脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵残留的判别模型。将原始光谱数据与经过预处理的3种光谱数据进行建模分析,结果发现毒死蜱和多菌灵的光谱数据经过SG处理后模型效果最优。对经SG预处理后的毒死蜱光谱数据和多菌灵光谱数据进行特征波长一次提取,最佳特征波长分别为iVISSA法和CA...     

SERS结合快速前处理检测绿茶中毒死蜱农药残留

茶叶是中国的主要经济作物之一,而在茶叶种植过程中存在农药不合理使用及滥用等行为,导致茶叶中存在严重农药残留问题。茶叶中农药残留检测主要采用经典化学实验室方法,存在前处理复杂、耗时长、成本高等缺陷,急需研究茶叶中农药残留的快速检测方法,以监管茶叶市场的质量安全。本论文采用纳米竹炭(NBC)为净化剂快速去除绿茶的色素等基质影响,使用表面增强拉曼光谱(SERS)方法分析绿茶中毒死蜱农药残留,建立绿茶中毒死蜱农药残留的SERS快速检测方法。采用不同NBC用量(0,15,20,25和30 mg)去除茶叶基质,比较不同NBC用量去除基质的净化效果和SERS谱图,得出最优NBC用量,并对前处理方法进行回收率实验,验证前处理方法的可靠性。结果表明,使用20 mg NBC能较好地净化绿茶中的色素等基质影响,前处理方法回收率实验表明,该净化剂用于绿茶中毒死蜱农药残留基质净化是可行的。采用密度泛函理论模拟毒死蜱分子理论拉曼光谱,对比毒死蜱分子理论拉曼光谱和实验拉曼光谱,对其官能团进行谱峰归属,得到定性定量分析绿茶中毒死蜱农药残留的5个特征峰:526,560,674,760和1096 cm-1。在0.28~11.11 mg·kg-1浓度范围内,以1096 cm-1的峰强度建立绿茶中毒死蜱农药残留线性分析方程y=0.0175x+0.9092,决定系数为R 2=0.9863,表明毒死蜱农药浓度与其特征峰强度之间具有良好的线性关系,方法的平均回收率在96.71%~105.24%之间,相对标准偏差(RSD)为2.36%~3.65%。该方法检测绿茶中毒死蜱农药的最低检出浓度约为0.56 mg·kg-1,单个样本检测时间在15 min内完成。研究表明,表面增强拉曼光谱技术结合净化剂前处理方法能快速检测绿茶中的农药残留。     

脐橙表皮两种混合农药残留的表面增强拉曼光谱定量检测

针对水果生产中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱技术(SERS),把害虫防治使用较多的有机磷农药亚胺硫磷与毒死蜱作为研究对象,探索性研究了将金胶用作增强基底检测以脐橙为载体的混合农药残留快速检测。采集混合农药样品的SERS光谱,通过对比农药的特征峰可以对混合农药进行定性分析。同时利用化学计量学方法,建立混合农药的定量数学模型,并通过对比不同的预处理方法和建模波段对混合农药样品拉曼光谱的处理结果,选择出最优预处理方法与算法的组合。在拉曼光谱范围200～2 300 cm-1内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的脐橙表皮混合农药残留回归模型效果较好,预测相关系数(R_p)为0.912,预测均方根误差(RMSEP)为3.601 mg·L-1。经过波段筛选后并对光谱处理结果对比,发现光谱在200～620,830～1 040及1 250～2 300 cm-1范围内,利用PLS算法处理经一阶微分预处理后的光谱数据,建立的回归模型效果较好,R_p为0.909,RMSEP为3.338 mg·L-1。研究表明使用SERS技术,可以对脐橙表皮上残留的混合农药进行定性与定量的分析。     

堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模

近红外光谱中包含了物质中有机分子含氢基团的特征信息,具有维度高、冗余大等特点.传统的基于浅层校正模型,比如主成分回归、偏最小二乘回归、人工神经网络、支持向量回归等,无法提取近红外光谱数据深层的信息.提出一种基于堆叠监督自动编码器的近红外光谱建模方法,不仅可以拟合光谱数据与理化值之间复杂的非线性关系,还可以提取数据深层的...     

有机磷农药残留的快速定量检测方法研究

传统的农药残留检测为理化检验方法,具有前处理过程繁琐、耗时、复杂等不足,以目前农业上使用较广的毒死蜱作为研究对象,提出了一种有机磷农药残留快速定量检测方法。首先,根据毒死蜱的化学特性,综合考虑比色剂的显色效果以及二次污染问题,确定在弱碱性环境下以间苯二酚对毒死蜱进行显色反应的预处理方案;然后,通过分析0.5 ～400 mg·kg-1之间毒死蜱样品的紫外-可见光光谱数据,确定了显色反应后的特征信息主要集中在365～420 nm之间。接着,以偏最小二乘法构建全谱预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.995 6,校正标准差RMSEC为2.814 7 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为8.012 4 mg·kg-1;提取400 nm为中心波段的特征区域构建预测模型,其校正相关系数达到0.999 6,预测相关系数达到0.999 3,校正标准差RMSEC为2. 654 6 mg·kg-1,验证标准差RMSEP为3.465 5 mg·kg-1。最后,通过分析0.5～16 mg·kg-1之间毒死蜱样品的近红外光谱数据,发现其显色功能团的特征不是很明显,但会引起间苯二酚本身5 200 cm-1处吸收峰的变化。实验结果证明了所提出用于快速定量预测有机磷农药残留的方法是有效可行的,该方法通过比色剂的显色加强有机磷农药在全光谱特别是紫外-可见光范围内的信息,为实现农产品农药残留的快速检测提供了一条新途经。     

基于近红外漫反射光谱的丁香蓼叶片重金属铜含量快速检测研究

植物中的重金属离子以一定形式与具有近红外吸收的有机分子基团结合, 因此可以借助近红外光谱技术间接检测其重金属离子含量。研究了基于近红外漫反射光谱技术快速检测丁香蓼叶片中重金属铜含量的方法。通过不同光谱数据预处理方法的对比,结合偏最小二乘法,建立了丁香蓼叶内重金属铜含量近红外光谱检测定量模型。实验结果为,经过平滑处理的光谱建模效果较理想,其建立的校正相关系数为0.950,校正均方根误差为5.99;外部验证相关系数为0.923,预测均方根误差为7.38。研究表明,近红外漫反射光谱技术用于丁香蓼叶片中重金属铜含量的快速检测具有可行性。