近红外光谱技术在闽楠叶片氮含量测定中的应用

摘要：

借助近红外光谱技术,以江西省永丰官山林场楠木种子园的64份闽楠叶片为材料,采用传统的化学分析方法测定闽楠叶片样品的氮元素含量作参考值,同时采集闽楠叶粉末样品的近红外光谱图.运用化学计量学软件NIRCal,选定建模方法、建模波段和预处理方法,建立最优测定模型.另随机抽取10份未知样品对模型进行检验,结合配对样本T检验进行评价.结果表明:用主成分回归方法(PCR)建立的模型效果最好,其校正集相关系数Rc为0.912,校正集均方根误差RMSEC为1.098,交互验证集相关系数Rv为0.897,交互验证集均方根RMSEV为1.192.外部验证结果显示,预测值与实测值的相对偏差范围在0.070～0.705之间,且配对样本T检验结果显示P值为0.116,大于0.05,无显著差异.该方法可用于闽楠营养水平和优质选种的大批量快速检测.

关键词：闽楠、氮含量、干叶粉末、近红外光谱

分类号：S792.24(森林树种)

资助基金：江西省重点研发计划项目;江西省重点研发计划项目;江西省林业科技创新专项

在线出版日期：2023-02-09（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：138-144