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。     

北京典型耕作土壤养分的近红外光谱分析

为研究土壤养分含量分布信息,以从北京郊区一块试验田采集的72个土壤样品为试验材料,应用傅里叶变换近红外光谱技术分析了土样的全氮、全钾、有机质养分含量和pH值。采用偏最小二乘法(PLS)对光谱数据与土壤养分实测值进行回归分析,建立预测模型,以模型决定系数(R2)、校正标准差(RMSECV)、预测标准差(RMSEP)和相对分析误差(RPD)作为模型精度的评价指标。结果表明,利用该模型与光谱数据对土壤全氮、全钾、有机质养分含量和pH值进行预测,结果与实测数据具有较好的一致性,最高决定系数R2达到0.9544。偏最小二乘回归方法建立的养分预测模型能准确地对北京地区褐土土质全氮、有机质、全钾和pH值4种养分进行预测。     

霍山石斛·河南石斛金属元素含量比较研究

[目的]研究霍山石斛、河南石斛不同部位的金属元素含量,为霍山石斛、河南石斛质量评价与规范化栽培提供依据.[方法]利用原子分光光度计、火焰法测定霍山石斛、河南石斛中金属含量.[结果]石斛样品中根、度、叶金属铜、铅、铬、钙、锌、钡质量分数变幅分别为2.05 ～7.66、0.11 ～0.25、4.11 ～11.24、275.50 ～ 615.78、3.45 ～6.87、70.86 ～371.92 mg/kg;重金属元素铜和铅在规定限度范围内;不同药用部位金属含量存在差异.[结论]霍山石斛、河南石斛含有多种人体生长的必需金属元素,重金属铜、铅含量整体上是安全的;霍山石斛计部位的金属总量高于根和叶.     

复合蛋白酶在即食海参加工中的应用

用复合蛋白酶处理盐渍海参,作为加工冻干即食海参的预处理样品,研究其酶处理最适工艺。试验结果表明,酶处理温度40℃,处理50 m in,水浸泡13 h,酶用量为肉重0.075%时,处理后的海参胶原蛋白溶解度(DD%)为(38.14±0.52)%,与水发海参接近[(39.34±0.47)%],口感达到最佳。从酶处理海参和盐渍海参的红外光谱分析可知,二者的营养成分无明显差异,达到生产冻干即食海参的要求。     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

基于红外光谱概率神经网络的诃子产地鉴别

利用傅里叶变换红外光谱,测定了不同产地诃子(Terminalia chebula Retz.)样品的红外光谱图.采用常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理,并采用主成分分析进一步压缩光谱数据,前3个主成分的累积贡献率为98.054％.以前3个主成分作为网络输入,诃子产地类别作为网络输出,建立了概率神经网络,同时对建立该网络模型的扩展常数进行了分析.模型分析表明,建立的网络模型能够对40个诃子样品进行产地鉴别,红外光谱法结合神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法.     

近红外光谱技术在水果内部品质无损检测中的应用

针对近红外光谱分析技术在水果内部品质无损检测的应用问题，简单介绍了近红外光谱的基本原理；描述了国内外近红外光谱分析技术无损检测水果内部品质的最新研究进展；并指出当今国内外研究中存在的问题和今后进一步的研究设想。