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文檔簡介
1、近紅外光譜分析技術(shù)具有簡單、快速、準(zhǔn)確、無污染、重復(fù)性好、便于實(shí)現(xiàn)在線分析等優(yōu)點(diǎn),己經(jīng)在某些領(lǐng)域得到了應(yīng)用,并且發(fā)展迅速,前景廣闊.但目前近紅外光譜的分析技術(shù)應(yīng)用還主要集中在石化、糧食、醫(yī)學(xué)等行業(yè),為了拓寬其應(yīng)用范圍,為植物生長信息獲取探尋一個(gè)快速,無損的檢測方法,本研究是以設(shè)施農(nóng)業(yè)中的作物一尖椒(Pointed paprika,茄科,辣椒屬)為研究對(duì)象,利用近紅外光譜分析技術(shù)獲取尖椒葉片生長信息(以葉綠素、水分和SPAD為例)的方法.
2、本研究有兩個(gè)重點(diǎn):一是研究利用近紅外光譜技術(shù)獲取尖椒葉片葉綠素的光譜信息時(shí),不同的預(yù)處理、建模方法、波段選擇、異常樣品剔除方法,對(duì)預(yù)測模型的影響;二是利用近紅外獲取尖椒葉片葉綠素的光譜信息,并利用光譜分析技術(shù)、化學(xué)計(jì)量學(xué)等方法建立預(yù)測尖椒葉片葉面水分、SPAD和葉綠素含量的預(yù)測模型.
本文通過常規(guī)化學(xué)分析方法獲取了尖椒葉片中的水分和葉綠素含量.利用美國尼高力(Nieolet)儀器公司的高性能高精確度NEXUS智能光纖漫反射
3、附件的光譜測量方法獲取葉面的光纖漫反射光譜.同時(shí)時(shí)近紅外光譜分析實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了重點(diǎn)研究,通過對(duì)樣品處理方法、掃描條件、譜圖的預(yù)處理、建模方法、異常樣品剔除等因素的分析,確定譜圖最佳預(yù)處理方法及最佳預(yù)測模型的參數(shù)如下:
水分的最佳預(yù)處理方法為水分原始光譜+MSC,最佳預(yù)測模型的參數(shù)分別為:
R=0.95978, RMSEC=0.00735, RMSEP=0.0165, f=-8葉綠素的最佳預(yù)處理方法為SNV+一階微
4、分+13點(diǎn)平滑,最佳預(yù)測模型的參數(shù)分別為:
R=0.95205, RMSEC=0.0775, RMSEP=0.117, f=8SPAD值的最佳處理方法為MSC+---階微分+5點(diǎn)平滑,預(yù)測模型的參數(shù)分別為:
R=0.99273, RMSEC=6.32, RMSEP=1.21, f=8最佳建模方法為偏最小二乘法(PLS).模型預(yù)測的結(jié)果也是準(zhǔn)確的,可代替標(biāo)準(zhǔn)方法或參考方法進(jìn)行尖椒葉片葉綠素含量的快速測定.
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