基于近红外光谱的烟草种子蛋白含量定标模型构建

为探索近红外光谱技术(near infrared spectroscopy,简称NIRS)在无损检测烟草种子蛋白含量方面的应用,研究120份烟草种子的近红外光谱,利用光谱影响值法(Leverage)对异常光谱进行处理后,在4 000~9 000 cm-1波数,利用主成分回归法(简称PCR)建立烟草种子蛋白质含量的定标模型,并采用外部独立验证的方式对模型进行检验。结果表明,标准正态变量转换法(简称SNV)处理结合De-trending算法下,建立的烟草种子蛋白含量定标模型的确定系数高达99.86%,校正标准差、预测标准差分别为0.71、0.68,校正集、验证集的预测值与化学测定值间均达极显著正相关,说明该近红外光谱定量分析模型效果较好,可用于烟草种子粗蛋白的测定。