苹果糖度无损检测模型研究

【目的】对套袋和不套袋苹果分别建立反射光谱与糖度预测模型,并对模型的精度进行比较分析,为构建苹果品质分级系统提供理论支撑。【方法】采用美国ASD公司的便携式光谱仪和数显折光计分别测量套袋和不套袋烟富3号红富士苹果,以苹果赤道位置4个取样点的反射率光谱和对应位置的糖度为数据源,原始光谱经多元散射校正后,与糖度数据一同用偏最小二乘回归算法,分别建立套袋和不套袋苹果的反射率光谱糖度模型,进行糖度预测。【结果】(1)套袋苹果校正集相关系数Rc=0.76,均方根误差RMSEP=0.8375 Brix;预测集相关系数Rv=0.72,均方根误差RMSEP=0.8702 Brix;(2)不套袋苹果校正集相关系数Rc=0.69,均方根误差RMSEP=0.9040 Brix;预测集相关系数Rv=0.63,均方根误差RMSEP=0.9134 Brix。【结论】不套袋苹果的模型精度低于套袋苹果模型精度。相对复杂的表面情况导致不套袋苹果模型精度较差,不套袋苹果的无损检测误差会高于套袋苹果。     

基于小波滤噪和iPLS的草莓近红外光谱糖度检测模型

[目的]获得精度高、鲁棒性强的草莓近红外光谱糖度检测模型。[方法]利用K-S（Kennard-Stone）方法划分样本集,并用小波滤噪法对草莓1000～2500nm近红外光谱进行预处理,最后用偏最小二乘法（PLS）和区间偏最小二乘法（iPLS）分别建立预测模型。[结果]采用区间偏最小二乘法将光谱划分为20个子区间,利用其中的第16个子区间建立的糖度模型效果最佳,其校正时的相关系数Rc和校正均方根误差RMSEC分别为0．9355和0．259,预测时的相关系数邱和预测均方根误差RMSEP分别为0．9202和0．305。[结论]用小波滤噪和联合区间偏最小二乘法所建立的草莓糖度模型不仅能有效地减少建模所用的变量数,缩短运算时间,而且预测能力和精度均得到提高。     

应用近红外光谱和化学计量法测定甜玉米种子活力

【目的】建立一种利用近红外光谱和化学计量学检测甜玉米种子活力指数的方法，为种子批量无损筛选提供新方法。【方法】在反射和透射模式下分别收集甜玉米种子的近红外光谱，采用主成分分析和蒙特卡罗交叉验证方法对异常值进行识别与剔除；选取最合适的预处理方法和变量选择方法，建立并选取最优偏最小二乘法预测模型。【结果】对于漫反射活力指数定量分析模型，采用532份样品进行建模研究，其最佳预处理方法为多项式平滑导数（Savitzky-Golay derivative，SG）+均值中心化（Mean Center，MC），最佳变量选择方法为竞争自适应重加权抽样（Competitive adaptive reweighted sampling，CARS），其模型的性能参数校正相关系数（R_c）、交互验证相关系数（R_cv）、预测相关系数（R_p）、校正均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.826、0.783、0.663、0.137、0.151和0.199。对于透射活力指数定量分析模型，采用415份样品进行研究，其最佳预处理方法为SG一阶导数平滑，最佳变量选择方法为相关系数法（Correlation coefficients，CC），模型的性能参数R_c、R_cv、R_p、RMSEC、RMSECV和RMSEP分别为0.783、0.680、0.728、0.121、0.142和0.133，该模型不存在过拟合现象，说明光谱采集的透射模型可能更适合测定种子活力指数。【结论】透射光谱可获得更多有关甜玉米种子活力的信息，透射模块是光谱采集预测种子活力的较好方法。     

基于近红外光谱技术的杉木总酚含量模型构建与应用

【目的】木样总酚含量化学测定耗时长、过程复杂,建立杉木木样总酚含量的快速无损检测模型,对实现木材无损检测及木材腐朽预测具有重要意义。【方法】试验以114个杉木（Cunninghamia lanceolata）木样为研究对象,用福林酚法测定样品总酚含量,利用MPA傅立叶变换光谱仪对杉木木材进行漫反射光谱数据采集。将木样分为校正集和验证集,通过不同光谱预处理方法和建模方法建立总酚的定量模型,选择出最优模型并用验证集对其进行验证。【结果】测定的114个杉木木样中总酚含量变异幅度大,可用于构建近红外模型。对114个杉木木样进行近红外光谱扫描,得出建模光谱范围为9403.9~7498.4 cm-1、6102.1~5446.4 cm-1及4605.5~4242.9 cm-1。对杉木木样的近红外光谱进行预处理,得出最优组合:标准正态变量转换法（SNV）和一阶导数,采用偏最小二乘回归法（PLS）建立模型最优。校正集和交叉验证集的决定系数分别是0.8679和0.7549;校正均方根误差（RMSEE）和交叉验证均方根误差（RMSECV）分别为0.448和0.586,数值均较小且接近,说明模型具有很好稳定性;预测均方根误差（RMSEP）和相对标准偏差（RPD）分别为0.521和2.16,说明模型可进行定量分析。【结论】采用近红外光谱技术检测杉木总酚含量可行,能为木材化学成分快速测定提供一种有效、无损方法。受拟合规则影响,构建的模型虽然不能用于精确定量测定,仍可应用于日常科研和生产检测,在木材材质预测及良种选育等方面具有广阔应用前景。     

基于偏最小二乘与随机森林的土壤盐含量反演研究

针对土默川平原地区的土壤盐分含量提出了偏最小二乘与随机森林相结合(RF-PLSR、PLSR-RF)对土壤盐分含量进行预测的回归反演模型.该研究共采集45份土壤样本,随机选取35份为建模集,10份为验证集.试验首先对采集到的高光谱土壤图像进行分割处理提取出土壤在400～1000 nm的原始反射光谱,其次对原始反射光谱进行4种光谱变换(一阶微分、多元散射校正的一阶微分、SG平滑去噪的一阶微分、对数的一阶微分),并与土壤的实测盐分量进行相关性分析(CA),利用相关系数选取敏感波段,最后建立偏最小二乘与随机森林结合的回归反演模型.结果表明,与偏最小二乘回归、随机森林回归单独建模相比,2种模型结合后的预测精度有明显的改善.光谱经过对数的一阶微分变换建立的PLSR-RF反演模型更为明显,其建模集决定系数Rc 2为0.852,均方根误差RMSEc为0.102 g/kg,相对分析误差RPDc为2.600,验证集决定系数Rv 2为0.941,均方根误差RMSEv为0.049 g/kg,相对分析误差RPDv为4.117.     

成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测

【目的】研究成熟期梨可溶性固形物含量的近红外漫反射光谱无损检测技术,为及时、准确地掌握成熟期梨果实的内部品质特性及田间管理、适时采收、合理储藏提供依据。【方法】基于近红外漫反射光谱检测技术分别建立了成熟期砀山酥梨可溶性固形物含量的偏最小二乘(PLS)、广义回归神经网络(GRNN)和偏最小二乘支持向量机动态预测模型(LSSVM),并综合评价了无信息变量消除法(UVE)优选有效特征波数对于简化模型、提高预测性能的影响。【结果】UVE算法能够很好地提高建模效率、有效改善GRNN和LSSVM模型预测精度,而对PLS分析模型效果不明显。3种模型中,LSSVM模型比GRNN和PLS模型具有明显优势,其中UVE-LSSVM模型具有最佳预测精度和适用性,其校正相关系数(Rc)为0.988,校正均方根误差(RMSEC)为0.074,预测相关系数(Rp)为0.922,预测均方根误差(RMSEP)为0.162。【结论】基于近红外光谱技术的UVE-LSSVM模型可用于成熟期梨可溶性固形物含量的无损检测。     

基于近红外光谱的小麦种子发芽率测试

以534份发芽率水平不同的小麦品种种子为样品,采用傅里叶变换近红外光谱仪采集光谱数据,利用偏最小二乘法(PLS)建立其发芽率的无损测定校正模型,并对模型进行留一法交叉验证、外部验证。结果表明,经一阶导数和多元散射校正(MSC)预处理后,对7 502.3~4 246.8 cm-1波段范围所建模型的预测性能最佳,校正集决定系数R2为0.914 4,校正均方根误差(RMSEE)为7.38,平均绝对误差为5.925%;验证集决定系数R2为0.904 4,验证均方根误差(RMSEP)为7.91,平均绝对误差为6.467%。近红外光谱与种子发芽率具有较高相关性,利用近红外光谱技术快速测定小麦种子发芽率具有可行性。     

近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状的研究

【目的】研究利用近红外漫反射光谱法（NIDRS）测定青贮玉米的体外干物质消化率 (IVDMD)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维 (ADF)、粗蛋白（CP）和粗脂肪（EE）含量的可行性。【方法】以普通、高油和超高油玉米全株和秸秆的青贮样为材料，采用光谱的主成分空间技术和偏最小二乘回归法（PLS）。【结果】所建立的IVDMD、NDF、ADF、CP和EE的校正模型的交叉验证决定系数(R2cv)分别为0.9133、0.9764、0.9789、0.9254和0.7294，外部验证决定系数(R2val)分别为0.8879、0.9455、0.9635、0.9387和0.7333，各项误差(RMSEE、RMSECV和RMSEP)为0.24(CP)～2.23(NDF)。【结论】利用近红外漫反射光谱法测定青贮玉米品质性状是完全可行的，该结果可满足畜牧业对青贮饲料品质快速分析的需要，对青贮玉米育种材料的快速鉴定筛选具有重要的意义。     

基于近红外光谱法的水稻秸秆可溶性糖快速检测

采集并制备不同地域、不同品种的水稻秸秆样本288个,根据浓度梯度法,按照31的比例划分校正集与验证集。采用蒽酮硫酸比色法测定试验样本中可溶性糖含量,并采集在近红外全波段(10 000~4 000cm-1)范围内样本的近红外光谱信息。采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)、导数、S-G平滑及其组合方法对光谱进行预处理,分别运用逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)化学计量学算法,建立基于近红外光谱的逐步多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLS)和主成分回归(PCR)定量分析模型。通过比较分析,对光谱进行一阶导数预处理,建立的PLS模型效果最优,校正集实测值与预测值之间的决定系数R2C达到0.880 6,交互验证决定系数(R2CV)和验证集决定系数(R2V)分别为0.771 1、0.857 8,均方根差RMSEC、RMSECV、RMSEP分别为0.318%、0.440%、0.404%,校正集相对分析误差(RPDC)和验证集相对分析误差(RPDV)均大于2.5。结果表明,采用近红外光谱法建立的PLS模型基本可以实现水稻秸秆中可溶性糖含量的快速检测。     

星载GF-5 AHSI 高光谱影像不同光谱波段土壤有机质 含量预测精度比较

【目的】探讨星载高分五号（GF-5）高光谱影像不同光谱波段对SOM 含量预测精度差 异,明确有效光谱波段范围,以便提高SOM 含量高光谱预测精度。【方法】该研究以黑龙江 省建三江农垦区为研究区域,将GF-5 可见短波红外高光谱相机（AHSI）获取的高光谱数据 划分为可见光- 近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）和VNIR-SWIR 3 种不同光谱波段,并 将光谱反射率进行了9 种光谱数学变换;分别采用多元逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回 归（PLSR）构建SOM 含量预测模型,评价分析了3 种不同光谱波段预测SOM 含量的精度差 异。【结果】在MLSR 模型中,VNIR-SWIR 的对数倒数一阶微分SOM 含量预测精度相对较 高,验证精度决定系数R2 val 为0.383,均方根误差RMSEP 为5.009;在PLSR 模型中,VNIR 反射率的SOM 含量预测精度较高,验证精度R2 val 为0.359,RMSEP 为4.170。【结论】GF-5 AHSI SOM 含量预测精度较高的光谱波段为VNIR 和VNIR-SWIR。卫星数据质量、研究区域 自然条件、数据预处理过程、建模方法选择等因素共同影响SOM 含量预测模型精度,通过 技术和方法改进,GF-5 数据预测SOM 含量的潜力更大。     

脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量优选

【目的】采用小波压缩结合遗传算法,优选脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量,提高在线检测精度。【方法】利用近红外光谱检测装置采集脐橙样品的光谱,并将其转换为反射比光谱,在700.28～933.79 nm波段,利用小波变换将一阶微分处理后的近红外反射比光谱变量压缩成小波系数变量。经遗传算法优选后,建立偏最小二乘法（PLS）模型,并对该模型的预测结果进行评价。【结果】利用小波压缩结合遗传算法优选变量建立的脐橙糖度PLS模型,预测效果最优,模型的相关系数为0.759,模型预测均方根误差为0.468 °Brix。【结论】采用小波压缩结合遗传算法对变量进行优选,可提高脐橙糖度近红外光谱在线检测的精度。     

基于近红外光谱无损检测的水果品质定量分析与预测

针对近红外光谱原理、检测技术及特点,利用近红外光谱检测漫反射技术在水果品质检测方法上的定量分析进行了深入系统研究.在光谱数据预处理上平滑和导数法最常见.建立模型以偏最小二乘法较常见.以遗传算法结合偏最小二乘法、小波分析结合偏最小二乘法等为代表的建模方法,其测量精度有所提高.模型优劣评价指标主要以相关系数(R)、校正集标准偏差(RMSEC)和预测集标准偏差(RMSEP)等参数决定.最后对相关研究进行展望.     

基于品质指标预测北京烤鸭的中心温度

【目的】解决烤鸭传统挂炉烤制过程中中心温度难以在线精确监测的问题。【方法】通过测定烤鸭的品质指标,利用多元线性回归、偏最小二乘回归、支持向量回归、人工神经网络等方法对北京烤鸭中心温度进行在线客观预测。【结果】烤鸭胸肉的L~*、a~*、b~*、脱氧肌红蛋白、氧合肌红蛋白、高铁肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等指标均可用于有效识别北京烤鸭的中心温度;线性模型多元线性回归和偏最小二乘回归的预测集决定系数R_C~2分别为0.9543和0.9384,均方根误差SEC分别为5.8205℃和6.7634℃,MLR模型预测效果优于偏最小二乘回归模型;非线性模型支持向量回归优于人工神经网络模型,其预测集决定系数R_C~2和交叉验证决定系数R_(CV)~2分别为0.9837和0.9496,均方根误差SEC和交叉验证均方根误差SECV分别为3.5215℃和6.1236℃,北京烤鸭中心温度预测模型构建以支持向量回归模型效果最好;支持向量回归验证集的决定系数R_V~2较高,达到0.9748,均方根误差SEV为5.5204℃,结合建模结果得出支持向量回归模型预测挂炉烤制北京烤鸭的中心温度效果最佳。【结论】北京烤鸭胸肉的色度、肌红蛋白、水分含量、脂肪含量、蛋白二级结构等可有效识别北京烤鸭的中心温度;基于品质指标的SVR模型可准确预测烤鸭的中心温度。     

小麦籽粒蛋白质含量高光谱遥感预测模型比较

【目的】利用高光谱遥感技术实现冬小麦籽粒蛋白质含量的精准预测,比较筛选小麦籽粒蛋白质含量预测模型,实现优质小麦栽培生产。【方法】设置不同品质类型小麦品种和施氮量处理,测定开花期叶片叶绿素含量（SPAD）、叶片干物质质量（LDW）、地上生物量（AGB）、叶片氮含量（LNC）、叶片氮积累量（LNA）、叶面积指数（LAI）、植株氮含量（PNC）、植株氮积累量（PNA）和氮营养指数（NNI）9个农学参数及小麦冠层光谱,通过一阶导数和偏最小二乘法,构建基于不同农学参数的小麦籽粒蛋白质含量高光谱预测模型。【结果】一阶导数处理可以提高光谱数据与农学参数的相关性。运用偏最小二乘法构建的高光谱农学参数估测模型中以SPAD的模型建模精度与验证精度相对较优,建模集决定系数R²与预测集标准均方根误差nRMSE分别为0.99和4.10%;NNI反演模型验证结果较好,相对预测偏差RPD为2.04;利用线性回归构建的农学参数-籽粒蛋白质预测模型中以LNC的建模精度与验证精度最佳,其建模集R²、预测集均方根误差RMSE和RPD分别为0.64、0.79和2.11。最终构建的“...     

基于可见光-近红外光谱技术的烤烟品种鉴别研究

提出了一种使用可见光-近红外光谱技术快速、无损鉴别烤烟品种的新方法。应用可见光-近红外光谱技术,采集获得4个不同烤烟品种的160个样本光谱特征曲线,选取全波段光谱(350~2 500 nm)经Savitzky-Golay平滑滤波、多元散射校正和标准正态变换优化处理,建立了烤烟品种的偏最小二乘判别(PLS-DA)模型。结果表明,该模型校正及验证结果与样本分类变量的决定系数R2大于0.971,校准均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)均低于0.096,模型对验证集中40个未知的烤烟品种样本的正确识别率均达到100%。该方法具有很好的分类和鉴别效果,说明应用可见光-近红外光谱技术结合PLS-DA可以用来对烤烟品种进行鉴别。     

土壤养分的近红外漫反射光谱预测模型分析

针对土壤养分近红外漫反射光谱数据分析的预测问题,分别利用主成分回归和偏最小二乘回归的方法建立土壤样品的近红外漫反射光谱全氮含量的数学模型,比较模型的预测精度。研究结果表明,采用主成分回归法建模预测结果的均方根误差RMSEP为0.040;偏最小二乘回归法建模的RMSEP为0.034,通过模型验证得到的全氮含量预测值与实际值相关性分析得到主成分回归法决定系数R~2=0.873 1,偏最小二乘回归法R~2=0.903 5,表明偏最小二乘回归法所建模型预测精度优于主成分回归法。该研究为提高近红外光谱法土壤养分检测精度提供了依据。     

核桃叶片氮元素含量的光谱预测模型

【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R²达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。     

小波变换在脐橙维生素C含量近红外光谱预测中的应用

 【目的】探索快速检测柑橘Vc含量的方法。【方法】利用不同分解水平的Daubechies3小波变换，对100个脐橙整果样品的近红外光谱信号进行了消噪处理，并利用消噪后的重构光谱对脐橙Vc含量进行了偏最小二乘法交叉验证。【结果】小波分解尺度水平不同，偏最小二乘法交叉验证效果各不相同，在分解水平为4时效果最好，其预测值与标准值的相关系数R达到0.9574，交叉验证预测均方差RMSECV仅为3.9 mg/100g。比较了11种光谱预处理方法，其中，小波消噪后的偏最小二乘法交叉验证模型预测效果最好，预测值与真值的相关系性最好。【结论】小波消噪后建立的近红外光谱模型能准确地对脐橙Vc含量进行无损快速的定量分析。     

基于冠层高光谱信息的苹果树花量估测

【目的】研究基于盛花期冠层高光谱数据的苹果花量估测技术,为植株花果管理和生产力预测技术的建立奠定基础。【方法】以5年生M₉无性系砧木‘米奇嘎啦’苹果（Malus pumila‘Mitch Gala’）、树形为高纺锤形的植株为试材,在盛花期采集植株冠层可见-近红外高光谱图像,人工统计供试植株花量,比对分析基于原始光谱反射率（original reflectance spectra,OS）与Savitzky-Golay平滑法（savitzky-golay smoothing,SG）、正态变量标准化（standardization of normal variables,SNV）、标准化（Normalize）、一阶求导（first derivation,l^st Der）、二阶求导（second derivation,2^nd Der）共5种预处理的高光谱数据的偏最小二乘法（partial least squares method,PLS）模型,以及基于载荷系数法（x-loading weight,x-LW）提取的特征波长的PLS模型、人工神经网络（the back-propagation neural network,BPNN）、最小二乘支持向量机（the least squares support vector machines,LS-SVM）等模型对单株单位面积花量实时估测精度的影响。【结果】苹果树单株花量与单株单位面积花量具有较高的相关系数,表明采用冠层单位面积花量替代单株总花量进行树体花量估测可行。单株单位面积花量与植株冠层光谱反射率在紫外-可见光波长（308—700 nm）呈极显著正相关,在近红外波长（750—1 000 nm）相关性不显著。基于全波长,以Normalize预处理光谱建立的PLS模型对单株单位面积花量的预测效果最好,校正集决定系数（R_c²）和预测集决定系数（R_p²）分别为0.794和0.804,校正集均方根误差（RMSEC）和预测集均方根误差（RMSEP）分别为0.084、0.062,预测相对误差（RE%）为3.940。基于特征波长的BPNN模型稳定性差,而LS-SVM模型的建模效果较好,R_c²和R_p²分别为0.826和0.804,RMSEC和RMSEP分别为0.077、0.064,RE%为12.160。【结论】基于Normalize预处理的PLS模型对高纺锤形苹果树冠层单位面积花量的预测效果最优,同时,本研究利用高光谱成像仪获取的数据,经过分析处理对提取特征信息进行简化,可为多光谱遥感数据的应用提供依据。     

脐橙可溶性固形物的在线近红外光谱检测

【目的】应用近红外光谱漫反射技术在线检测脐橙内部的可溶性固形物含量(SSC)。【方法】以0.3m/s的速度、400W的光照强度获取脐橙(脐橙样品为97个,其中74个为校正集,23个样品为预测集)的漫反射光谱;对比不同光谱预处理方法(平滑、一阶微分、二阶微分等)对偏最小二乘回归(PLSR)所建预测模型性能的影响,建立PLSR、主成分回归(PCR)和多元线性回归(MLR)在线检测脐橙可溶性固形物含量的预测模型。【结果】在520~1 000nm光谱范围,卷积平滑(S-G)能有效提高光谱的信噪比,改善模型预测精度;基于PLSR所建立的预测模型较PCR和MLR更为理想,其预测相关系数(RP)为0.90,预测均方根误差(RMSEP)为0.61。【结论】利用在线近红外光谱技术检测脐橙可溶性固形物含量是可行的。