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近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究
被引量:
23
1
作者
罗曦
吴方喜
+3 位作者
谢鸿光
朱永生
张建福
谢华安
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期697-701,共5页
用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏...
用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下:内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。
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关键词
水稻
抗性淀粉
近红外光谱
定标模型
含量检测
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职称材料
题名
近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究
被引量:
23
1
作者
罗曦
吴方喜
谢鸿光
朱永生
张建福
谢华安
机构
福建省农业科学院水稻研究所/农业部华南杂交水稻种质创新与分子育种重点实验室/福州国家水稻改良分中心/福建省作物分子育种工程实验室/福建省水稻分子育种重点实验室
福建省
作物
种质
创新与
分子
育种
省部共建
国家
重点
实验室
培育基地
杂交
水稻
国家
重点
实验室
华南
基地
水稻
国家
工程
实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期697-701,共5页
基金
国家"863"项目(2014AA10A603)
(2014AA10A604)
+1 种基金
国家水稻产业技术体系项目(CARS-01-11)
福建省农业科学院创新团队项目(CXTD-1-1301)资助
文摘
用化学法测定水稻抗性淀粉含量耗时长、成本高,为此,探索了基于近红外光谱技术(NIRS)的水稻抗性淀粉含量测定新途径。首先,采集了62份抗性淀粉含量差异较大的水稻的光谱数据,将光谱数据和已测定的化学值数据导入化学计量学软件,采用偏最小二乘法(PLS)建立了抗性淀粉含量的近红外定标模型,对不同预处理得到的预测模型进行了内部验证和外部验证。结果如下:内部交叉验证方面,未处理、MSC+1thD预处理、1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.920 2,0.967 0,0.976 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为1.533 7,1.011 2,0.837 1。外部验证方面,未处理、MSC+1thD预处理和1thD+SNV预处理的决定系数(R2)分别为0.805,0.976,0.992,绝对误差平均值分别为1.456,0.818,0.515,预测值和化学值之间没有显著差异(Turkey法多重比较),说明以近红外光谱分析法代替化学测定法是有可能的。在不同预处理方法之中,1thD+SNV的预处理方法无论内部验证还是外部验证都具有较高的决定系数和较低的误差值,定标模型精度更高,误差更小。
关键词
水稻
抗性淀粉
近红外光谱
定标模型
含量检测
Keywords
Rice(Oryzae Sativa L.)
Resistant starch
Near-Infrared reflectance spectroscopy
Calibration model
Content detection
分类号
S123 [农业科学—农业基础科学]
S511 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
近红外光谱的水稻抗性淀粉含量测定研究
罗曦
吴方喜
谢鸿光
朱永生
张建福
谢华安
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
23
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