10.3964/j.issn.1000-0593(2017)03-0853-06
高光谱成像技术结合化学计量学可视化花生中蛋白质含量分布
花生中蛋白质含量与分布能够显著影响花生制品品质.利用高光谱图像结合化学计量学研究可视化花生中蛋白质含量分布的可行性.从校正后的花生图像的感兴趣区域(regio n of interest,ROI)中提取光谱信息,通过传统化学方法测定蛋白质含量.比对了不同光谱预处理和回归算法,以二阶导数(the second derivative,2nd-der)为最佳的光谱预处理方法,偏最小二乘法(partial least squares,PLS)为最佳的回归算法.基于预处理后的光谱和花生蛋白质的化学值,建立全波长PLS模型,全波长模型具有良好的性能(校正集相关系数为091,校正集标准偏差086;预测集相关系数为086,预测集标准偏差为069).利用回归系数法(regression coefficient,RC)从全波长模型中选择14个特征波长,建立2nd-der-RC-PLS特征波长模型,模型性能(校正集相关系数为086,校正集标准偏差103;预测集相关系数为080,预测集标准偏差为077)与全波长模型相当.采用2nd-der-RC-PLS算法将花生高光谱图像转变成蛋白质含量分布图.成对t检验判断凯氏定氮法与高光谱法无显著性差异.结果表明结合化学计量学的高光谱成像技术为测定花生中蛋白质含量分布提供了一种高效非破坏性方法.
高光谱成像技术、化学计量学、花生、蛋白质、可视化
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S126;TP391.4(农业物理学)
国家科技支持计划课题项目2012BAD29B03;中国农业科学院科技创新工程项目CAAS-ASTIP-201X-IAPPST;对发展中国家科技援助项目KY201401005
2017-05-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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