近红外光谱分析技术及其在农业领域的应用

近红外光谱分析技术是一种高效、快速的现代分析技术，已在很多领域得到广泛应用。本文对近红外光谱分析技术的发展历程、技术原理、分析程序，技术特点以及在企业领域的应用作了简要介绍，并对其在农业领域的应用前景进行了讨论。     

近红外光谱技术及其在饲料分析中的应用

在介绍近红外光谱技术的测定原理及定量分析方法基础上,对近红外光谱技术在饲料的常规成分检洲、有毒有害成分和维生素检测、预测粗饲料成分、有效能检测、氨基酸检测等方面的应用现状进行了阐述.     

近红外光谱技术及其在农作物中的应用

叙述了近红外光谱技术的原理与方法,并对近红外光谱技术在农作物领域的应用研究进行了介绍,指出近红外光谱技术作为一种非破坏性的检测技术将在农作物中有广阔的应用前景.     

近红外光谱技术在农业领域的应用及展望

对近红外光谱技术在水稻、油菜和土壤肥力测定等领域最新的研究进展进行了综述,探讨了近红外光谱分析技术应用中存在的问题,并对该技术在农业领域中的应用作了展望。     

近红外反射光谱（NIRS）分析技术及其在农业上的应用

论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术特点,介绍了近红外光谱仪、光谱预处理方法以及化学计量学研究的发展过程,最后重点论述近红外反射光谱技术的应用现状及其发展前景。     

近红外光谱分析技术在饲料快速检测领域中的应用

饲料品质是影响动物生长发育的关键性因素,实时准确分析饲料原料和成品饲料的各种成分含量是确保饲料生产质量、优化饲料配方设计和降低企业生产成本的一项重要措施.文章归纳梳理了近年来近红外光谱分析技术在饲料快速检测领域中的应用情况,并根据近红外光谱技术的特点论述了该技术在饲料分析检测中的应用现状和未来的应用前景,以期为近红外光...     

近红外光谱技术在稻米品质分析中的应用

稻谷是我国主要的粮食作物之一,其产量占粮食总产量的1／3左右。稻米是我国人民的主要食物,全国约有2／3的人口以大米为主食。随着人们生活水平的不断改善,对稻米的品质要求愈来愈高,因此,有关部门和企业对稻米品质的快速、准确检测技术的需求日益强烈。近红外光谱分析技术是20世纪80年代以来发展最快、最引人注目的高效和快速的现代分析技术,它综合运用了计算机技术、     

现代近红外光谱分析技术在小麦领域的应用

阐述了现代近红外光谱分析技术的原理,介绍了近红外光谱分析技术在当前小麦品质育种、生产加工、籽粒和病害识别、抗性鉴定及网络品质监测技术方面的应用进展,并展望了未来的应用前景。     

近红外光谱分析技术(NIR)的研究现状及其在饲料检测中的应用

近红外光谱分析技术可应用于饲料的检测分析。主要介绍了近红外光谱分析技术的原理和特点、光谱的预处理、多元校正方法等,以及近年来,近红外光谱技术在饲料研究中的应用进展。     

近红外光谱分析技术在茶叶中的应用

近红外光谱分析技术(NIR)是目前发展最快、最引人注目的光谱分析技术之一,已广泛应用于各个领域。阐述了近红外光谱分析技术的原理和特点,重点介绍了近红外光谱分析技术在茶叶及茶制品中的应用情况。     

独立分量分析在近红外光谱定量分析中的应用

采用独立分量分析(ICA)方法,对玉米样品的近红外光谱进行分解,得到统计上独立的各成分光谱;然后用多元回归方法建立基于ICA成分的玉米粗蛋白质、粗淀粉和粗脂肪含量的定量分析模型,3种成分建模集和预测集的化学值和近红外预测值之间的相关系数都较高,且平均相对误差都较低。结果表明,ICA方法建立的玉米样品3个主要成分的近红外模型预测准确度都较高,可应用于玉米育种中大批样品的快速品质分析。     

基于近红外光谱的反刍动物饲料营养指标的检测方法研究

收集了151个反刍动物饲料,应用偏最小二乘(PLS)定标方法,建立了基于近红外光谱的反刍动物饲料化学成分定标模型。定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差(RMSEC)分别为:0.927 3和0.265(水分)、0.928 9和0.682(粗蛋白质)、0.950 5和0.228(粗脂肪)、0.906 0和0.542(粗灰分)、0.919 8和0.558(粗纤维)。验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差(RMSEP)分别为:0.920 6和0.284(水分)0、.919 4和0.690(粗蛋白质)、0.926 4和0.312(粗脂肪)、0.943 4和0.437(粗灰分)、0.903 5和0.616(粗纤维),相对分析误差(RPD)均大于3,具有较高的预测精度。结果表明,利用近红外光谱反射光谱分析技术可以定量检测反刍动物饲料中水分、粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分、粗纤维的含量。     

近红外光谱法在烟草化学检测中的应用

通过对近红外光谱的分析,明确近红外谱分析技术的特点,近红外光谱在烟草化学检测中是重要的检测方式,具有十分广阔的发展和应用前景。     

近红外光谱分析技术在蔬菜品质检测中的应用研究进展

蔬菜是人类获取维生素、矿质元素、抗氧化剂和膳食纤维等的重要来源,一直是健康饮食的重要组成部分,其产业在国民经济中占有重要地位。随着生活水平的提高,人们在注重蔬菜质量安全的前提下,更加关注蔬菜的品质,口感好、风味浓郁、营养丰富的蔬菜品种是当今发展趋势,但是传统的蔬菜质检及理化特性检测过程耗时、成本高,无法满足蔬菜快速筛选的要求。综述了高效、绿色的近红外光谱分析技术在蔬菜安全品质检测(农药残留检测等)、蔬菜内在质构检测(硬度、水分、粗纤维检测等)、蔬菜风味检测(甜、酸、苦、辣滋味特征等)、蔬菜营养健康成分检测(维生素C、硫代葡萄糖苷、类胡萝卜素等)多个方面的应用,以期为蔬菜全产业链的高效发展提供新思路。     

近红外反射光谱在冬小麦抗旱性鉴定中的应用

为评价近红外反射法对冬小麦抗旱性的测定效果,通过2 a冬小麦抗旱鉴定材料的近红外分析与相应抗旱指数比对,建立了线性回归模型。初步认为,不同水处理方法、不同地点的小麦种子,近红外图谱较为稳定;不同抗旱性差异的种子,近红外反射图谱有明显特异性差异。通过建立回归模型,可以用近红外技术预测抗旱指数,决定系数为0.632,低于田间鉴定决定系数（0.804）,预测抗旱指数与田间鉴定的平均误差为0.06,可用于亲本鉴定与后代选择。     

近红外光谱法快速测定烤烟中钙、镁、铁、锰和锌的含量

运用傅立叶变换近红外漫反射光谱仪(NIRS)对初烤烟叶部分无机元素含量进行检测研究。通过应用化学计量学方法,建立了近红外光谱与初烤烟叶中钙、镁、铁、锰、锌5种无机元素含量间关系的数学模型。结果表明:钙、镁模型稳定性好,NIRS法测定的结果与化学方法测试结果相吻合,已具有实用性;铁、锰、锌模型也可用来快速预测初烤烟叶样品中的铁、锰、锌含量趋势,但模型精度还有待提高。     

近红外光谱检测技术在烟草分析中的应用及发展趋势

近红外光谱技术是近年来发展最快的光谱技术,优势突出,被广泛应用于石油、化工、食品、烟草等行业.为全面了解近红外光谱技术在烟草领域的应用情况,综述了近红外光谱分析技术在烟草分析中的应用可行性及应用现状,既包括对烟草常规化学成分、重要致香成分、物理指标、卷烟烟气指标、无机元素等的定量检测,又包括对烟草品种、产地、部位、等级、卷烟制品真伪、卷烟辅助材料等的定性判别,并对近红外光谱检测技术在烟草分析领域的发展趋势进行了展望.     

近红外光谱技术在小麦品质育种中的应用研究

以14种蛋白质含量差异较大的小麦为材料,用凯氏定氮法和近红外光谱法分别测定了蛋白质含量.结果表明,近红外光谱与凯氏定氮法测定结果呈显著正相关,能够快速、准确、无损地测定完整小麦子粒的蛋白质,可以在育种早代用来鉴定、筛选大量中间材料.     

近红外分析方法在玉米轮回选择中的应用

利用近红外光谱分析仪对玉米HS-1群体的淀粉含量进行了两轮混合选择。两轮选择后群体的淀粉含量由68.15%增加到69.27%,实际增益为1.64%,提高了1.02倍,平均每轮增益0.84%。并对粒重的相关响应做了简要分析,分析发现,两轮粒重增益不同,C0为0.356g,C1为0.340g,C2为0.363g,两轮选择后的实际增益为1.97%。     

Determination of Protein and Starch Content in Whole Maize Kernel by Near Infrared Reflectance Spectroscopy

Using 128 bulk-kernel samples of inbred lines and hybrids,a study was conducted to investigate the feasibility and method of measuring protein and starch contents in intact seeds of maize by near infrared reflectance spectroscopy(NIRS).The chemometric algorithms of partial least square(PLS)regression was used.The results indicated that the calibration models developed by the spectral data pretreatment of first derivative+multivariate scattering correction within the spectral region of 10 000-4 000 cm-1,and first derivative + straight line subtraction in 9 000-4 000 cm-1 were the best for protein and starch,respectively.All these models yielded coefficients of determination of calibration(R2ca1)above 0.97,while R2cv and R2va1 of cross and external validation ranged from 0.92 to 0.95,respectively; however,the root of mean square errors of calibration,cross and external validation(RMSEE,RMSECV and RMSEP)were below l(ranged 0.3-0.7),respectively.This study demonstrated that it is feasible to use NIRS as a rapid,accurate,and none-destructive technique to predict protein and starch contents of whole kernel in the maize quality improvement program.