近红外光谱法快速分析葛根中的有效成分

本文应用近红外光谱技术建立了快速检测葛根中有效成分的方法。研究了优化分析葛根总异黄酮、葛根素和大豆苷含量数学模型的各种条件，包括建模样品集的选择、化学值的定标、测量的方法及条件等，结果表明：建模样品集的化学值（又称真值）与近红外预测值的相关系数分别为：葛根总异黄酮r=0.975，葛根素r=0.984，大豆苷r=0.966；检验样品集的化学值与近红外预测值的相关系数分别为：0.982,0.975和0．981。说明所建模型具有实际应用价值。     

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。     

小麦PLS近红外定量分析中温度修正的研究

以45个小麦籽粒为实验样品,研究样品温度对小麦PLS近红外定量分析的影响, 并提出引入温度修正量对样品光谱进行修正的方法。采用PLS算法将光谱受温度影响部分剔除后,得到不受温度影响的光谱,再进行模型建立与样品分析。实验结果表明：引入温度修正可以有效的消除温度对模型预测结果的影响,从而提高模型的稳定性及应用范围。     

近红外光谱建模样本选择方法研究

针对小麦品种多分类问题,使用近红外光谱进行定性分析。建模样本增加能够使模型包含信息增多,但同时也会导致信息冗余,增加建模时间和存储空间,所以需要通过样本选择降低数据量。如果盲目选择必然会使信息丢失,模型效果将大打折扣,因此,在传统选择方法基础上,提出k近邻-密度样本选择方法。使用多天采集的小麦种子近红外漫反射光谱,在对其原始光谱进行预处理和特征提取后,分别使用随机抽样、k近邻和k近邻-密度三种方法进行建模样本选择,然后建立仿生模式识别模型和改进的仿生模式识别模型。实验结果显示,在建立的仿生模式识别模型中,使用k近邻-密度样本选择方法的模型识别效果优于另两种方法,且建模样本量大大降低;而在改进的仿生模式识别模型中,使用k近邻-密度样本选择方法识别效果明显优于随机抽样,略好于k近邻方法,但使用k近邻-密度方法所选择的样本数量远少于k近邻方法。结果证明k近邻-密度样本选择方法不仅能够大大降低建模样本量,而且保证了模型质量,对解决小麦品种多分类问题有明显效果。     

红外光谱图像技术及其在生物学研究中的应用

文章介绍了红外光谱图像技术;介绍了用焦平面阵列检测器、步进扫描傅里叶变换光谱仪、红外显微镜、分束器构成的红外光谱图像硬件系统及信息提取的软件方法;给出了用红外光谱图像分析猴脑组织中蛋白质和磷左异、残留在人胸部组织中的硅酮、水稻叶片等３个在生物学研究中的应用实例;指出了经外光谱图像技术进一步的发展方向是采用同步辐射作为光源、依靠数学算法提高分辨率和发展空间化学计量学来提取空间信息。     

近红外光谱法快速测定植物油中脂肪酸含量

应用近红外光谱技术建立了快速测定植物油中4种脂肪酸含量的方法。应用气相色谱法测定52个植物油样品中棕榈酸(C16：0)、硬脂酸(C18：0)、油酸(C18：1)和亚油酸(C18：2)的含量作为其化学值(真值)。建模集样品数为41,检验集样品数为11,通过对模型的优化,结果表明建模样品集脂肪酸的化学值(真值)与近红外预测值的相关系数r分别为：r(C16：0)=0.891,r(C18：0)=0.837,r(C18：1)=0.982,r(C18：2)=0.971。检验样品集脂肪酸的化学值与近红外预测值的相关系数分别为0.921,0.891,0.946和0.949。实验结果表明气相色谱法测得的植物油中四种脂肪酸含量与近红外预测值之间存在较好的线性关系。应用近红外光谱法测定植物油中主要脂肪酸的含量是可行的。该方法既快速、方便,又可进行同一样品的多组分分析,有很好的应用前景。     

现代近红外光谱分析的信息处理技术

介绍了现代近红外光谱分析技术的要点，流程，以及建立数学模型的优化层次与建模层次，最后，阐明了在我国应用与发展近红外技术的策略，即“产业化”与“民主化”相结合。     

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。     

三维高光谱NPLS模型用于冬小麦估产的初步研究

以35个实验小区,8个生育期的冬小麦田间测量冠层反射高光谱组成三维数据信息阵,采用多维偏最小二乘(multiway partial least squares, NPLS)算法建立了冬小麦亩产量估产模型。模型用于对13个实验小区产量预测分析,预测值与实际值的相关系数ｒ为0.936 6, 平均相对误差为4.44%,说明模型的预测效果较好,对实际的估产工作有一定的指导意义。     

近红外漫反射光谱法测定玉米秸秆体外干物质消化率

以不同生态环境、不同年份,不同品种和自交系类型、不同生长发育时期以及不同部位的600个样品中选出161份玉米秸秆为材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术,采用偏最小二乘回归法(PLS),通过比较不同光谱范围和光谱预处理方法,在6 101.7～5 773.8 cm-1和4 601.3～4 246.5 cm-1谱区内,建立了适合不同品种类型、不同生长发育时期和不同部位且适配范围广的近红外漫反射光谱(NIRS)测定玉米秸秆体外干物质消化率(in vitro dry matter digestion,IVDMD)的稳定校正模型。其交叉验证和外部验证决定系数(R2_cv,R2_val)分别为0.907 3和0.906 6,预测标准偏差为2.08%, 预测值与化学值间的相关系数(r)达0.956。结果表明, 近红外光谱技术可以用于快速、准确测定玉米秸秆IVDMD,该结果对青贮玉米育种过程中的秸秆材料快速鉴定和筛选具有重要的意义。