近红外光谱的马铃薯环腐病SIMCA模式识别

摘要：

中国是马铃薯生产和消费大国,伴随马铃薯主粮化战略推进,马铃薯对中国农业结构和消费者饮食结构的影响与日俱增.环腐病是制约马铃薯产业发展的常见病害,对种薯会造成死苗死株,对加工原料会降低加工效率和成品质量,严重可达30％ ～60％.传统检测马铃薯病害的主要方法是目测、机器视觉以及高光谱成像等方法,目测或机器视觉方式鉴别环腐病需要对样品进行破坏;高光谱成像技术成本高昂,存在一定的应用局限性.因环腐病会造成整薯内部品质变化,利用近红外光谱技术探测整薯内部品质变化,从而将环腐病马铃薯从健康薯中区别开来,具有可行性和实用价值.创新地尝试利用近红外光谱结合SIMCA模式方法来区分马铃薯环腐病及健康薯.研究结果表明,基于主成分分析的SIMCA模式识别能有效判别马铃薯环腐病样品,模型校正集中环腐病和健康薯的识别率、拒绝率均为100％;模型验证集中环腐病的识别率、拒绝率分别为99.00％ 和100％,健康薯的识别率、拒绝率分别为94.12％ 和100％,所建模型精度较高.利用独立的18个样品进行模型外部验证,环腐病样品识别率为87.50％,健康薯识别率为80.00％,均没有错判.表明所建SIMCA二值识别模型效果良好,可满足实际应用,但模型精度需进一步提高.马铃薯环腐病发病部位接近表皮0.5 cm左右,近红外光谱对马铃薯样品有一定的透射和漫反射.可考虑采集马铃薯接近表皮部分的果肉组织内部光谱信息,结合马铃薯环腐病的发病机理及近红外漫反射光谱的特性,利用近红外识别模型进行环腐病判别,具有一定的创新性和应用性.

关键词：马铃薯、近红外光谱、SIMCA、主成分分析

所属期刊栏目：38

分类号：S435.32(病虫害及其防治)

资助基金：国家自然科学基金项目31401582 ,国家马铃薯产业技术体系项目CARS-10-P23

在线出版日期：2018-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2379-2385