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。     

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。