基于近红外光谱特征的赤霉病小麦籽粒SIMCA识别模型构建研究

SIMCA Identification Model Establishment of Gibberellic Disease Wheat Grain Based on Near Infrared Spectrum Characteristics

关二旗 ¹崔贵金 ¹卞科 ¹郑祝红²

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作者信息

1. 河南工业大学粮油食品学院,郑州450001;河南省粮食作物协同创新中心,郑州450001
2. 河南工业大学粮油食品学院,郑州450001;益海嘉里(泉州)粮油食品工业有限公司,泉州362804
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摘要

利用近红外光谱分析仪采集2012年度江苏、安徽、河南等省份25份农户田间小麦品种籽粒样品的近红外光谱信息,对获取的近红外光谱数据分别进行均值标准化、一阶求导、二阶求导和多元散射校正处理,利用全波段(950～1 650nm)和特征波长处(985、1 130、1 160、1 190、1 235、1 320、1 385、1 410 nm)的近红外光谱数据,采用离差平方和法(Ward法)聚类分析和主成分分析等化学计量学方法,构建赤霉病小麦籽粒和未病小麦籽粒的SIMCA识别模型.模型诊断和验证结果显示,构建的SIMCA识别模型对赤霉病小麦籽粒和未感病小麦籽粒的正确识别率均为100％,识别效果良好.

关键词

近红外光谱/赤霉病小麦/SIMCA识别模型/分选

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基金项目

国家自然科学基金(31401523)

国家粮食公益性行业科研专项(201313005-04)

国家现代农业(小麦)产业技术体系专项(CARS-03)

出版年

2019

中国粮油学报

中国粮油学会

中国粮油学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.056

ISSN：1003-0174

参考文献量11

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