基于可见-近红外光谱识别氧乐果污染的脐橙

该文对喷施过不同浓度氧乐果农药的脐橙样品采集可见-近红外光谱进行识别。采用多元散射校正（MSC）、标准正交变量变换（SNV）、一阶导数（FD）和二阶导数（SD）4种不同光谱预处理方法时,分别选取430～1 000、1 000～1 800和430～1 800 nm 3种波谱范围建立偏最小二乘法（PLS）农药污染预测模型。比较实验结果表明：波谱范围取430～1 000 nm,采用一阶导数的预处理方法时应用建立的PLS预测模型最优,其验证组脐橙表面氧乐果污染程度的实际类别与预测类别的相关系数Rpred为0.9817,预测样本均方根误差RMSEP是0.1564。     

苏北滨海土壤碳酸钙含量反射光谱估算研究

土壤属性的快速、精确测定是实现现代精细农业的基础。本研究分析了江苏省北部滨海土壤的属性特征以及碳酸钙的可见-近红外反射光谱特征,探讨利用可见-近红外光谱估算滨海土壤碳酸钙含量的可行性,比较不同光谱反射率数据集、不同预处理方法以及不同建模方法定量反演的优劣。结果表明:(1)苏北滨海土壤有机质含量较低、碳酸钙含量较高,其光谱曲线在2 340 nm处有较明显的碳酸钙吸收特征;(2)滨海土壤碳酸钙含量与土壤的可见-近红外波段反射率呈正相关,且碳酸钙含量高低对于土壤的近红外波段反射率的影响高于可见光波段;(3)可见-近红外反射光谱可用于估算滨海土壤碳酸钙含量。就建模结果而言,381~2 459 nm波段反射光谱数据集、log(1/R)预处理、偏最小二乘回归三者结合的效果比较理想。     

黑土土壤中全氮含量的高光谱预测分析

为实现快速、准确估测土壤氮素含量水平,推动土壤信息化管理进程,该研究利用ASD2500高光谱仪在室内条件下测定了风干土壤样品的可见—近红外光谱。结果表明,通过不同的变换,光谱反射率对数的一阶导数与土壤全氮含量相关性得到增强,以400～600 nm波段范围内相关性最好。该文确定了以反射率对数的一阶导数光谱预测黑土全氮（TN）含量的最佳回归模型,模型所用的波段为可见光波段的556 nm、近红外的1 642和2 491 nm。同时,也确定了利用由可见光波段550和450 nm组成的归一化光谱指数预测黑土TN含量的最佳预测模型。模型通过验证达到较好的效果：利用反射率对数的一阶导数、归一化光谱指数对土壤TN的预测R2分别为0.863、0.829,均方根误差RMSE分别为0.122、0.152。     

基于可见-近红外光谱的滩羊肉多品质指标无损检测

针对近红外光谱技术在生鲜肉品质检测中预测模型适用范围窄、检测指标单一、模型稳定性差、难以有效应用于生产检测等问题,本研究采集不同月龄宁夏滩羊宰后3个时期4个部位肉的可见-近红外光谱信息,测定色泽、pH值、蒸煮损失、剪切力以及蛋白质、粗脂肪和水分含量,利用2个波段(370~1 050 nm、900~1 700 nm)的光谱数据分别构建各个指标的偏最小二乘回归(PLSR)预测模型以实现滩羊肉多品质指标同步无损检测。结果表明,两波段中各品质指标的PLSR预测模型相关系数(R)均大于0.80,第二波段中水分含量PLSR模型预测集R可达0.941;两波段中各品质指标预测模型的性能较好,其中370~1 050 nm波段的光谱数据对样品色泽参数预测效果更好。综上所述,可见-近红外光谱技术可实现滩羊肉7个品质指标的快速无损检测。本研究结果为滩羊肉品质控制和滩羊屠宰加工企业优质特色产品的生产提供了技术支撑。     

江西省红壤地区主要土壤类型的高光谱特性研究

土壤光谱是土壤理化性质的综合反映,研究江西省红壤地区主要土壤类型的高光谱特性,对土壤的精准管理和土壤数字制图有重要意义。选择有代表性的吉安县、余江县、兴国县和湾里区,采集443个土壤表层土样,采用ASD光谱仪测量了其可见-近红外反射高光谱(350~2 500 nm)。对光谱进行连续统去除和二阶导数处理后,对四种主要红壤亚类及其土属的高光谱特性进行研究。然后选取反映成土母质、氧化铁(针铁矿和赤铁矿)、土壤有机质含量、黏土矿物等的光谱特征表现变量及高光谱反射率等共19个特征变量,对光谱进行Fastclus聚类分析。结果表明:红壤地区土壤不同亚类光谱反射率差异明显,620 nm~740 nm的特征吸收面积黄红壤红壤棕红壤红壤性土,420 nm和447 nm的二阶导数差值黄红壤棕红壤红壤红壤性土。棕红壤光谱在可见光-短波近红外光谱区域土壤反射率较高,位于1 900 nm范围的吸收强度较其他亚类宽浅。红壤性土光谱曲线最为陡峭,在近红外光谱区域土壤反射率最高,在1 400 nm、1 900 nm有较强的尖锐吸收峰,在2 200有超强吸收峰。红壤亚类光谱曲线整体走势与红壤性土亚类相似,但在900 nm、1 400 nm、1 900 nm和2 200 nm的吸收强度较红壤性土弱,反射曲线位置较高。不同亚类水稻土由于水淹时间的不同,其光谱特征差异较为明显,光谱反射率表现为淹育型水稻土潴育型水稻土潜育型水稻土,620 nm~740 nm的特征吸收面积潜育型水稻土潴育型水稻土淹育性水稻土,420 nm和447 nm的反射率二阶导数差值为淹育型水稻土潴育性水稻土潜育型水稻土,但均高于红壤。选取的特征变量对土壤进行亚类分类的准确率为86.23%,分类的准确度较高,而土属的准确率仅为66.37%。可见-近红外土壤光谱特征可以作为江西红壤地区主要土壤亚类划分的定量参考指标。     

基于可见-近红外反射光谱的土壤碳酸钙含量与反演效果关系研究

土壤可见-近红外反射光谱中包含了大量的土壤属性信息,研究人员根据土壤属性信息在光谱上的特征,对土壤属性进行定量反演。是否属性值越高,反演精度越高?目前对于属性含量与反演效果的定量关系尚不清楚。采集了我国西北地区黑河流域69个代表性干旱土剖面(292个发生层土样),以气量法测定其碳酸钙含量,使用Cary 5000分光光度计测定其可见-近红外光谱反射率,以样本量和离散度(变异系数)作为数据集划分标准,分别建立了11个相同样本量子集(A)和5个相近离散度子集(B),应用偏最小二乘回归(PLSR)算法对各子集进行土壤碳酸钙含量反演,以此探究碳酸钙含量与反演效果的定量关系。结果表明,碳酸钙可增加可见-近红外波段的光谱反射率,但利用可见近红外光谱反演土壤碳酸钙含量,其反演效果与碳酸钙含量关系不显著。     

基于可见-近红外反射光谱的油区农田土壤石油烃含量估测研究

利用可见-近红外光谱技术,研究油区农田土壤在颗粒为2mm、0.25 mm和0.15 mm时的光谱(原始、一阶微分、连续统去除、多次散射校正)反射率与石油烃含量变化的关系,建立并利用偏最小二乘回归模型估测了石油烃含量.结果表明:原始、连续统去除、多次散射校正光谱的反射率对石油烃含量变化的响应在350 ～ 600 nm最敏感(P＜0.05),一阶微分光谱的敏感波段为2 280 nm(|r|=0.81,P＜0.01);光谱预处理能明显提高石油烃含量的估测精度,但土壤研磨对估测精度的影响因光谱预处理方法而异.基于可见-近红外光谱技术,本研究确立了估测油区农田土壤石油烃含量的颗粒粒径(2 mm)和光谱预处理方法(一阶微分),实现了石油烃含量的快速、有效估测,探索了一种可替代传统分析技术的新方法.     

基于四方对称光源透射光谱的脐橙可溶性固形物检测

提高利用可见-近红外(Vis-NIR)透射光谱检测脐橙内部物质含量的准确性在生产实际中具有重要意义。该研究利用特制的可见-近红外透射光谱测量装置采集了199个福本脐橙果蒂向上、水平、向下3种位置的透射光谱,比较了多元散射校正(multivariate scattering correction, MSC)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation, SNV)、一阶导数和二阶导数预处理的效果,并采用效果最好的一阶导数对透射光谱进行预处理。在此基础上,结合后向区间偏最小二乘法(backward interval partial least squares, BiPLS)优选特征波段,竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive re-weightedsampling,CARS)挑选特征变量建立了基于果蒂向上、水平、向下3种位置各自的透射光谱以及3种位置的平均光谱和加权光谱的可溶性固形物(soluble solid content, SSC)的偏最小二乘(partial least squares, PLS)模型。在果蒂向上、水平、向下3种位置各自的透射光谱建立的PLS模型中,基于果蒂水平位置透射光谱的PLS模型最优,校正相关系数为0.914,校正均方根误差为0.380,预测相关系数为0.924,预测均方根误差为0.404。基于果蒂向上、水平、向下3种位置平均透射光谱和加权透射光谱建立的PLS模型均取得了较好的预测结果,预测相关系数均大于0.91,预测均方根误差均小于0.43。该研究可以为脐橙内部物质含量在线检测装备的研制提供参考。     

应用可见/近红外高光谱成像测定鲑鱼片脂肪含量分布(英文)

脂肪作为一种重要的品质参数,在大西洋鲑鱼片中的分布很不均匀。为寻找一种能替代脂肪化学检测的快速无损的方法,该研究应用可见/近红外高光谱成像测定大西洋鲑鱼片的脂肪含量分布。分别采用可见/短波近红外(400-1100 nm)和近红外(900-1700 nm)系统获取大西洋鲑鱼片样本的高光谱图像。提取样本图像的平均光谱并与其相应的脂肪含量化学值采用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和最小二乘支持向量机(least-squares support vector machines,LS-SVM)建立相关性模型。为降低高光谱图像的共线性和冗余度,基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)分别在可见/短波近红外和近红外光谱区间提取16个(468,479,728,734,785,822,863,890,895,899,920,978,1005,1033,1040,1051 nm)和15个(975,995,1023,1047,1095,1124,1167,1210,1273,1316,1354,1368,1575,1632,1661 nm)特征波长,并分别建立PLSR和LS-SVM模型。特征波长模型的性能优于全波段模型,且近红外区间的特征波长PLSR模型为最优,预测决定系数(R2p)为0.92,预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)为0.92%,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)为3.50。最后,将最优模型用于预测高光谱图像上所有像素点的脂肪含量以展示样本上脂肪的分布。此外,还基于该技术对大西洋鲑整鱼片实现了脂肪分布可视化。结果表明高光谱成像技术结合化学计量学方法在大西洋鲑鱼片脂肪的定量和分布可视化上有一定的研究和应用前景。     

近红外技术快速测定肉鸡粪便主要肥料成分含量的研究

该文探讨了利用近红外光谱分析技术(NIRS)快速测定肉鸡粪便主要肥料成分含量的可行性。在饲养试验过程中采集了肉鸡粪便样品183个，利用常规实验室分析方法测定了其中的总氮(TN)、总磷(TP)、总钾(TK)、铵态氮(AN)、有效磷(EP)含量，利用近红外光谱仪取得了样品在1421.5～2572.2 nm波段的光谱，并使用偏最小二乘法(PLS)结合交互验证(CV)和留一检验法(LOO)建立了肉鸡粪便肥料成分的近红外光谱定标模型，同时利用该模型对20个样品的总氮、总磷、总钾、铵态氮、有效磷的含量进行预测，得出的5种主要肥料成分的预测值和真实值(实验室经典化学分析方法测定值)之间具有显著的相关性，其相关系数分别为0.9574，0.9590，0.9870，0.9572和0.9650。预测标准差分别为0.0014，0.0012，0.0012，2.3041×10^-4和0.3814。结果表明，利用近红外光谱法对肉鸡粪便风干样品的主要肥料成分进行快速测定是可行的。     

基于近红外光谱技术的淡水鱼品种快速鉴别

为探索淡水鱼品种的快速鉴别方法,该文应用近红外光谱分析技术,结合化学计量学方法,对7种淡水鱼品种的判别分类进行了研究。采集了青、草、鲢、鳙、鲤、鲫、鲂等7种淡水鱼,共665个鱼肉样品的近红外光谱数据,经过多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、正交信号校正(orthogonal signal correction,OSC)、数据标准化(standardization,S)等20种方法预处理,在1 000~1 799 nm范围内分别采用偏最小二乘法(partial least square,PLS)、主成分分析(principal component analysis,PCA)和BP人工神经网络技术(back propagation artificial neural network,BP-ANN)、偏最小二乘法和BP人工神经网络技术对7种淡水鱼原始光谱数据进行了鉴别分析。结果表明,近红外光谱数据,结合主成分分析和BP人工神经网络技术建立的淡水鱼品种鉴别模型最优,模型的鉴别准确率达96.4%,对未知样本的鉴别准确率达95.5%。模型具有较好的鉴别能力,采用该方法能较为准确、快速地鉴别出淡水鱼的品种。     

近红外光谱快速检测食用油必需脂肪酸

为了建立食用油必需脂肪酸快速检测的方法,该研究提出了基于近红外光谱技术检测食用油中α-亚麻酸和亚油酸含量的快速测定方法。对光谱信息分别采用偏最小二乘回归方法(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立模型。比较了多种光谱预处理方法对模型预测能力的影响。结果表明对于亚油酸含量的预测,采用Savitzky-Golay平滑法结合多元散射校正(MSC)的光谱预处理所建立的LS-SVM模型最优。预测集的决定系数(R2)、预测均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)分别达到了0.989,0.0161和9.4783。对于α-亚麻酸含量的预测,采用Savitzky-Golay平滑法结合标准正态变换(SNV)的光谱预处理所建立的LS-SVM模型最优。α-亚麻酸含量预测结果的R2、RMSEP和RPD为0.972,0.0036和6.0561,据此表明,应用近红外光谱技术能够检测食用油中α-亚麻酸和亚油酸的含量,为快速检测食用油的必需脂肪酸提供了参考。     

青砖茶压制压力优化及GCG近红外快速检测模型建立

青砖茶压制压力的选择至关重要,为探求压力与青砖茶品质及内含成分间的相互关系,并尝试对关键成分进行快速预测。以青砖茶为研究对象,设置了5个等级的压力值,通过感官审评和相关关系法分析了最佳压力值与品质和内含成分间的相关关系;应用标准变量变换、多元散射校正、一阶导数和二阶导数及组合方法进行降噪处理,应用反向区间偏最小二乘法筛选特征光谱区间并进行主成分分析,将主成分分别输入到3种信息传递函数的jump connection nets结构人工神经网络中建立定量分析模型。结果表明,最佳压力值为18MPa;关键内含成分为:没食子儿茶素没食子酸酯(Gallocatechin Gallate,GCG)(P<0.05);最佳预处理方法:多元散射校正+一阶导数组合方法;特征光谱区间:9 734.9~10 000,8 924.9~9 191.1,5 368.9~5 638.8,7 011.9~7 281.9,6 190.4~6 460.4,4 821.2~5 091.2,9 194.9~9 461.1,7 559.6~7 829.6,5 916.5~6 186.5 cm^-1,前3个主成分累积贡献率为97.82%,以应用tanh传递函数建立的GCG人工神经网络模型结果最佳(Rp^2=0.980,RMSEP=0.027),并有较好的实际应用效果(Rp^2=0.948,RMSEP=0.041)。研究结果为其它重量规格青砖茶产品的研发和品质的快速检测奠定了理论基础。     

基于颜色传感器和遗传算法的牛肉系水力快速检测

为了实现快速检测牛肉系水力,解决肉制品系水力检测不便的问题,该文研究了基于颜色传感器和遗传算法的牛肉系水力快速检测方法。优化了变色试纸与牛肉样品的最佳贴附时间,使用Arduino控制器操控颜色传感器采集试纸颜色参数;将80组牛肉样品分成60个训练组和20个验证组,应用遗传算法优化BP神经网络模型。研究结果表明:在系水力试纸的尺寸为5 cm×2 cm、氯化钴浸泡液浓度为3 g/mL的条件下,得到试纸最佳贴附时间为20 s;经遗传算法优化BP神经网络后,最佳线性回归方程的斜率为0.96,相关系数R~2为0.987,优化后的神经网络模型对系水力等级的预测准确率从90%提高到95%;将检测时间降低到1 min之内,实现了对牛肉系水力等级的快速检测。该研究为进一步开发智能化的肉制品系水力快速检测设备提供了理论依据。     

参考作物腾发量主成分神经网络预测模型

为解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾最Eto研究中预测能力不足的问题,将气象因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数、气压、水汽压、相对湿度和风速进行主成分分析,提取主成分,建立了基于主成分的三层BP神经网络模型.选取崇川水利科学试验站2001年到2004年的旬气象资料,采用Matlab神经网络工具箱进行模型训练与预测,并以传统BP网络模犁作为对照.结果表明,主成分网络模型能够很好地反映诸多影响因子与Eto之间的关系,尤其对训练样本以外的验证样本,主成分网络模型具有显著优于传统BP网络模型的识别能力,取得更为可靠的预测结果.     

精料补充料中肉骨粉含量的近红外光谱检测

为了保证饲料安全，精料补充料中肉骨粉的检测是十分必要的。该文探讨了精料补充料中肉骨粉含量的近红外光谱分析方法，123个样品作为校正集，采用偏最小二乘法(PLS)，分别对光谱进行散射校正和卷积平滑、一阶微分、二阶微分预处理建立校正模型，以最大的决定系数(R²)和最小的标准差(RMSEC)为选择依据，通过比较，以多元散射校正和卷积平滑处理与二阶微分相结合的处理效果最好，其预测值与测量值的决定系数(R²)和标准差(RMSEC)分别为0.9751和0.437。34个样品作为检验集进行外部验证，决定系数(r²)和标准差(RMSEP)分别为0.9749和0.420，平均绝对误差和相对误差分别为0.326和13.89％。结果表明，利用近红外分析技术可以检测精料补充料中肉骨粉的含量。     

贵州名优茶与产地土壤矿质元素相关性及其溯源影响的研究

为探究贵州省名优茶产地不同深层土壤对茶叶矿质元素溯源效果的影响,以土壤-茶叶的多矿质元素法结合主成分分析(PCA)、反向传播(BP)神经网络法、逐步线性判别分析(SLDA)对茶叶产地进行溯源。结果显示,不同产地的茶叶和土壤具有独特的矿质元素指纹,茶叶中Fe、Mn、K、Ca、Mg、Cu的含量与土壤中对应元素含量显著相关(P<0.05),以这6种矿质元素含量结合PCA可有效区分茶叶的地理起源;不同深层土壤对茶叶产地的溯源有不同影响,通过SLDA法、BP神经网络法明确了以60~80 cm的土层进行产地溯源的效果最优,产地溯源验证判别率分别为98.5%(SLDA法)和100%(BP神经网络法),并基于SLDA法确定了Zn、Cu、P、Mn、Fe、Mg和K 7种元素构建的贵州名优茶产地溯源模型。此外,研究发现茶叶产地溯源几乎不受茶树品种的影响。本研究结果为贵州省名优茶矿质元素指纹图谱的建设及土壤-茶叶产地溯源的关系研究提供了理论依据。     

农产品产地加工与储藏工程技术分类

生鲜牛肉的含水率对其牛肉的加工、储藏、贸易与食用质量有重要影响,为了提高牛肉的经济价值和食用品质,需要研究牛肉含水率的无损检测技术。以取自不同超市的内蒙小黄牛和鲁西黄牛背最长肌为研究对象,有效样本86个,其中,75%的样本作为校正集,25%的样本作为验证集。采集牛肉新鲜切口处400～1170 nm波长范围内的漫反射光谱,用国标方法测定牛肉含水率。经过多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、变量标准化（standard normalized variate, SNV）和直接正交信号校正（direct orthogonal signal correction, DOSC）等方法预处理,在400～1170 nm范围内分别建立多元线性回归（multiple linear regression, MLR）模型、主成分回归（principal component Regression, PCR）模型和偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）模型。结果表明使用MSC预处理方法建立的模型预测效果最佳,其中用PLSR建模结果最好,校正集的相关系数和校正标准差分别是0.92和0.0069,验证集的相关系数和验证标准差分别是0.92和0.0047,外部验证的相关系数和验证标准差分别是0.85和0.0054。结果表明,可见/近红外光谱结合MSC预处理方法建立的PLSR模型,可以对牛肉含水率进行准确的快速无损评价,为生鲜牛肉含水率快速无损检测技术的应用提供理论参考。