利用近红外光谱仪测定小麦品质指标曲线的准确性分析

对Perten公司和农业部品质监督检验测试中心(哈尔滨)提供测定小麦品质曲线的准确性进行了验证分析。结果显示:(1)应用Perten公司提供小麦曲线测试的小麦品质指标中粗蛋白和湿面筋预测值与化学法测定值相关性较高。(2)农业部品质监督检验测试中心(哈尔滨)提供的小麦曲线分析小麦品质性状中,粗蛋白、湿面筋及吸水率与化学法相关性较高。因此,利用近红外光谱仪分析小麦粗蛋白和湿面筋性状的结果,可以作为小麦品质育种的参考。     

近红外光谱分析法测定冬小麦主要品质性状

以2005年度河南省征集的地方小麦新品种为材料,将其划分为3类粒质,利用近红外光谱分析法和GB/T国标法进行品质测定,用国标法校正近红外光谱品质分析数据。研究表明,近红外小麦品质测定结果与国标法测定结果相关分析和差异显著性分析均达极显著水平, 说明近红外测定结果需经进一步校正方能作为准确结果进行参考;2种方法对不同粒质品质测定结果的差异显著性不同,基本趋势是随角质程度增加,参试小麦主要品质性状近红外测定准确性下降,差异增大,因此,对不同粒质品种品质结果需依据不同的校正方程进行校正。不同粒质材料经2种方法测得的结果经Sigma plot、SPSS等软件分析和最优方程拟合,得到各自的一元二次校正方程,方程校正后,近红外品质测定蛋白质含量的校正值与国标法测定结果吻合程度较好,湿面筋含量次之,而沉降值吻合程度较差,因此沉降值无法进行近红外准确测定。     

近红外光谱分析技术在畜禽粪便堆肥研究中的应用

针对近红外光谱分析技术在畜禽粪便堆肥组分含量测定及其品质评价中的应用问题,结合近红外光谱分析技术原理,对国内外相关研究进展进行综述,就其存在的问题进行了分析。研究结果表明:应用近红外光谱分析技术可对畜禽粪便堆肥产品的含水率、粗灰分、碳素、氮素、钾、纤维素等组分进行定量分析,但在具体应用过程中尚存在诸如相关研究多局限于科研院所、缺乏广泛的在线应用、非专业人员适用性较差等问题,有待于在全国范围内建立良好的协作关系,对该技术的深入应用进行系统研究与完善,并制定统一的测定标准,以指导和规范我国正在兴起的生物有机肥行业的生产过程监控及该行业的良性发展。     

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。     

近红外仪快速测定小麦蛋白及硬度

蛋白和硬度是小麦两项重要的品质指标。经实验验证，近红外仪测定小麦蛋白与硬度具有很好的精密度和准确度，可以替代常规实验室方法，且具有测定速度快、效率高的优点，能够很好地为农业和粮食部门服务。     

近红外光谱（NIRS）分析技术及其在农业中的应用

论述了近红外光谱（NIRS）分析技术的原理、技术发展进程及其应用现状、发展前景。     

山东省主推小麦品种品质性状的近红外光谱分析

以山东省主推的25个小麦品种为材料,利用近红外光谱技术对其籽粒蛋白质含量、湿面筋含量、吸水率和面团稳定时间进行了检测.结果表明,44.O%,小麦品种的蛋白质含量大于14.0%,48.0%小麦品种的蛋白质含量介于14.0%和12.0%之间;湿面筋含量大于32.O%的小麦品种占60.O%.湿面筋含量大于28.O%而小于32.0%的小麦品种占32.O%;48.0%小麦品种的吸水率大于60.0%:20.O%小麦品种的面团稳定时间大于7.0min,72.0%小麦品种的面团稳定时间介于7.0min和2.5.0min之间:有4个小麦品种的蛋白质含量、湿面筋含量和面团稳定时间达到强筋麦2级以上标准(GB/T17892-1999),占16.0%,其余21个品种为中筋麦.     

基于近红外光谱技术的南荻生物质品质快速分析

为快速分析洞庭湖南荻的生物质品质(可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和纤维素结晶度、聚合度),以采集的126份种质资源为材料,分别采用2种光谱预处理方法和3种特征光谱筛选方法优化原始光谱,基于不同组合方式优化光谱及原始光谱,结合偏最小二乘法构建近红外光谱分析模型,筛选针对7个品质指标的双重优化模型,基于灰色关联度法对126份种质资源进行工业化潜力评估。结果表明：洞庭湖南荻可溶物、纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量及纤维素结晶度、聚合度均存在丰富的多样性,且大致呈正态分布,符合近红外建模的要求;基于直接差分法(DD)结合竞争性自适应重加权算法(CARS)优化的PLS模型对南荻可溶物含量的预测结果表现优异,其校正集的均方根误差(RMSEC)为0.27,决定系数(R2C)为0.99;交叉验证集的均方根误差(RMSECV)为0.77,决定系数(R2CV)为0.97,预测集的相对分析误差为5.07,相关系数(R2V)为0.88;基于DD结合变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA–IRIV)优化的PLS模型在南荻的纤维素、半纤维素、木质素、灰分含量和结晶度、聚合度的预测中表现优异,模型的RMSEC为0.14~10.20,R2C为0.98~0.99,RMSECV为0.28~19.46,R2CV为0.94~0.98,R2V为0.87~0.98,相对分析误差(RPD)为4.84~15.65;表明基于双重优化光谱子集建立的近红外光谱模型能较好地预测南荻的生物质品质,且具有较高的稳定性;通过灰色关联度法对126份南荻种质资源进行评估,发现126个样本的工业化利用潜力分数大致呈正态分布,其利用潜力分数的均值为54.4,一级种质资源4个,二级种质资源40个,三级种质资源63个,四级种质资源14个,五级种质资源5个。     

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。     

不同类型小麦对施肥的需求

小麦,分强筋小麦、中筋小麦、弱筋小麦三大类型。强筋小麦是指粒硬质,蛋白质含量高,角质率不低于70%,加工成小麦粉筋力强,面团稳定时间较长的一类小     

利用近红外漫反射光谱快速鉴定小麦抗旱性

为利用小麦种子的近红外吸光度研究小麦品种的抗旱性,测定了40份旱地小麦品种的抗旱指数以及籽粒的全光谱吸光度值,并将两者关联,建立PLS近红外抗旱指数量化预测模型。结果表明,光谱吸光度值与供试材料抗旱指数相关系数2个年度均达到0.856*以上,建立的吸光度值和抗旱指数的矩阵公式预测样本的抗旱指数与标准值之间的相关系数达0.930**。研究结果表明,可以用小麦籽粒近红外全光谱吸光度值来预测小麦的抗旱性。为小麦抗旱性评价提供了一种能够在育种早代进行的快速、简单易行的抗旱性鉴定技术。     

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、     

近红外光谱分析技术及其在稻米品质改良中的应用

介绍了近红外光谱分析技术的原理、程序及特点。利用近红外光谱技术对宁夏200份育种材料的稻米胶稠度、直链淀粉含量、碱消值、蛋白质含量等进行了测定,其平均值分别为胶稠度66.34 mm、直链淀粉16.44%、碱消值6.36、蛋白质8.66%。近红外光谱技术分析结果与化学分析结果相近,可满足水稻育种中对低世代材料品质性状筛选的需要。     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程(定标和预测),而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

不同类型土壤与强筋小麦品质和产量的关系

对河南省 8种不同类型土壤与强筋小麦品质和产量的关系进行了研究 ,结果表明 :在同一自然气候条件下 ,小麦籽粒产量和品质与土壤类型本身属性关系不大 ,土壤基础肥力和全氮含量对小麦籽粒产量影响较大 ,速效氮和全氮含量与小麦品质呈显著的正相关。     

基于近红外网络的小麦品质监测

[目的]利用自行建立的中国谷物主产区的近红外分析网络,研究小麦的品质分布监测、品种鉴别及种植省份的区域划分.[方法]应用FOSS公司的Infratec 1241型近红外分析仪构建谷物品质近红外分析网络,该网络主要由网络主机、参比实验室、网络管理中心和分布于中国粮食主产省区的网络子机构成.利用该近红外分析网络并结合GPS定位采样技术和GIS技术,对2009年的冬小麦品质分布进行监测:采用软独立建模分类法(SIMCA)对获取的近红外光谱进行分析,建立小麦品种、所在省份的识别模型.[结果]通过网络中心建立和管理模型,可以有效节约成本并具有统一的准确度和精度,该网络的一致性较好,子机与主机的相关系数高于0.92.基于该网络可构建不同尺度区域下的小麦品质分布图,从而获得不同地区小麦品质的分布信息.根据近红外网络提供的光谱数据,可进一步对小麦的品种和所在省份进行区分,对山东省5个小麦品种的识别正确率>80%,对北京、山东、江苏三省所种植的小麦的区分准确率>90%.[结论]近红外网络在小麦的品质区划分布、品种鉴别及种植省份识别方面具有较大应用潜力,可提供大范围的小麦品质数据支撑,从而为优质优价收购和政府决策提供技术支撑.     

小麦高代品系品质性状的近红外光谱分析

对2009-2010年度种植于安徽省阜南县许堂乡试验基地内的87份自育高代品系和3份栽培品种,利用FOSS 1241型近红外谷物分析仪测定其硬度、水分、粗蛋白含量、Zeleny沉降值及湿面筋含量,结果表明：测试样品平均籽粒硬度为59.5,水分含量为12%,蛋白质含量为14.5%,Zeleny沉降值为56.9 mL,湿面筋含量为34.1%。     

小麦不同类型品种混种竞争效应分析

采用生态学中的de Wit替代系列法研究了多穗型品种济南17和大穗型品种烟辐188两个优质小麦品种在混播条件下的竞争效应,并对产量构成要素进行比较分析。试验结果表明,在一定的密度变化范围内,济南17较烟辐188表现出较强的自身调节能力。混播条件下,烟辐188干物质积累速率明显低于播种比例的增加幅度,说明济南17具有更强的占有和利用共同资源的能力。     

近红外光谱分析技术在农产品方面的应用研究

近红外光谱分析技术作为近几年发展最为迅速的高新分析技术之一,具有快速、无损、操作简单等优点,受到人们越来越多的关注。文章论述了近红外光谱分析技术的原理和发展历程,介绍了近红外光谱分析技术在小麦、玉米、水稻等品质、育种方面的应用现状,并展望该检测技术的应用前景。