新疆农业科学 ›› 2022, Vol. 59 ›› Issue (8): 2025-2032.DOI: 10.6048/j.issn.1001-4330.2022.08.024
• 植物保护·农产品分析检测·农业装备工程与机械化 • 上一篇 下一篇
收稿日期:
2021-10-30
出版日期:
2022-08-20
发布日期:
2022-10-01
通信作者:
周岭
作者简介:
高倩(1985-),女,新疆奎屯人,硕士研究生,研究方向为生物质资源化利用。(E-mail) 417311735@qq.com
基金资助:
GAO Qian(), WANG Yamei, WU Pingfan, ZHANG Hongmei, ZHOU Ling()
Received:
2021-10-30
Online:
2022-08-20
Published:
2022-10-01
Correspondence author:
ZHOU Ling
Supported by:
摘要:
【目的】研究运用近红外光谱技术结合化学计量学实现快速检测新疆南疆果树残枝中纤维素、半纤维素和木质素含量。【方法】以150个从新疆南疆各地采集的果树残枝样本为材料,利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法(PLS),采用不同的预处理和特征波段筛选方法优化各纤维组分含量的预测模型。【结果】SG卷积平滑法预处理结合竞争性自适应权重取样法(CARS)优选特征波段建立的3种纤维组分近红外检测模型效果最优,相关系数r分别为0.950 3、0.948 7和0.937 1,决定系数R2分别为0.900 8、0.896 5和0.875 1,校正标准偏差RMSEC分别为0.007 0、0.005 4和0.005 1,预测标准偏差RMSEP分别为0.011 8、0.008 9和0.008 8。【结论】采用近红外光谱技术能够实现新疆南疆果树残枝纤维素、半纤维素和木质素三组分的快速定量检测。
中图分类号:
高倩, 王亚梅, 吴平凡, 张红美, 周岭. 基于近红外光谱的果树残枝纤维组分含量分析[J]. 新疆农业科学, 2022, 59(8): 2025-2032.
GAO Qian, WANG Yamei, WU Pingfan, ZHANG Hongmei, ZHOU Ling. Determination of Fiber Component Content in the Residual Branches of Fruit Trees in South Xinjiang Based on Near Infrared Spectroscopy[J]. Xinjiang Agricultural Sciences, 2022, 59(8): 2025-2032.
组分Composition | 样本集 Sample set | 样本数 Number of samples (个) | 最小值 Minimum (%) | 最大值 Max (%) | 变幅 Luffing (%) | 平均 Mean (%) | 标准差 Standard deviation |
---|---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 校正集 | 100 | 24.92 | 50.08 | 25.16 | 35.92 | 4.44 |
验证集 | 35 | 28.76 | 47.48 | 18.72 | 36.91 | 4.32 | |
半纤维素 Hemicellulose | 校正集 | 100 | 9.92 | 31.88 | 21.96 | 20.08 | 4.53 |
验证集 | 37 | 14.68 | 27.1 | 12.42 | 21.64 | 3.25 | |
木质素 Lignin | 校正集 | 100 | 6.33 | 23.88 | 17.55 | 14.55 | 3.58 |
验证集 | 35 | 10.48 | 20.63 | 10.15 | 14.15 | 2.95 |
表 1 果树残枝样本校正集和验证集各纤维组含量
Table 1 Statistics of fiber group content in the calibration set and verification set of the residual branches of fruit trees
组分Composition | 样本集 Sample set | 样本数 Number of samples (个) | 最小值 Minimum (%) | 最大值 Max (%) | 变幅 Luffing (%) | 平均 Mean (%) | 标准差 Standard deviation |
---|---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 校正集 | 100 | 24.92 | 50.08 | 25.16 | 35.92 | 4.44 |
验证集 | 35 | 28.76 | 47.48 | 18.72 | 36.91 | 4.32 | |
半纤维素 Hemicellulose | 校正集 | 100 | 9.92 | 31.88 | 21.96 | 20.08 | 4.53 |
验证集 | 37 | 14.68 | 27.1 | 12.42 | 21.64 | 3.25 | |
木质素 Lignin | 校正集 | 100 | 6.33 | 23.88 | 17.55 | 14.55 | 3.58 |
验证集 | 35 | 10.48 | 20.63 | 10.15 | 14.15 | 2.95 |
组分 Composition | 预处理方法 Pretreatment method | 相关系数 r | 决定系数 R2 | 校正标准偏差 RMSECV | 预测标准偏差 RMSEP | RPD |
---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 原始光谱 | 0.830 4 | 0.680 3 | 0.012 6 | 0.019 4 | 1.77 |
SG | 0.860 1 | 0.716 4 | 0.010 8 | 0.018 2 | 1.88 | |
均值中心化 | 0.818 1 | 0.665 0 | 0.011 2 | 0.018 8 | 1.73 | |
一阶导 | 0.841 3 | 0.692 1 | 0.012 1 | 0.023 6 | 1.80 | |
SNV | 0.846 2 | 0.705 6 | 0.011 6 | 0.019 1 | 1.84 | |
半纤维素 Hemicellulose | 原始光谱 | 0.812 3 | 0.552 9 | 0.017 6 | 0.028 1 | 1.50 |
SG | 0.836 4 | 0.585 5 | 0.011 2 | 0.018 2 | 1.56 | |
均值中心化 | 0.708 8 | 0.406 4 | 0.018 0 | 0.029 4 | 1.30 | |
一阶导 | 0.801 4 | 0.574 8 | 0.016 3 | 0.021 6 | 1.53 | |
SNV | 0.828 6 | 0.578 1 | 0.012 1 | 0.019 6 | 1.54 | |
木质素 Lignin | 原始光谱 | 0.802 6 | 0.606 7 | 0.012 0 | 0.017 6 | 1.59 |
SG | 0.810 4 | 0.619 7 | 0.008 9 | 0.015 3 | 1.62 | |
均值中心化 | 0.758 9 | 0.430 1 | 0.011 6 | 0.019 8 | 1.32 | |
一阶导 | 0.808 7 | 0.602 3 | 0.013 4 | 0.018 9 | 1.59 | |
SNV | 0.808 9 | 0.608 3 | 0.010 3 | 0.016 2 | 1.60 |
表 2 不同预处理方法的PLS模型效果比较
Table 2 Comparison of PLS model effects of different preprocessing methods
组分 Composition | 预处理方法 Pretreatment method | 相关系数 r | 决定系数 R2 | 校正标准偏差 RMSECV | 预测标准偏差 RMSEP | RPD |
---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 原始光谱 | 0.830 4 | 0.680 3 | 0.012 6 | 0.019 4 | 1.77 |
SG | 0.860 1 | 0.716 4 | 0.010 8 | 0.018 2 | 1.88 | |
均值中心化 | 0.818 1 | 0.665 0 | 0.011 2 | 0.018 8 | 1.73 | |
一阶导 | 0.841 3 | 0.692 1 | 0.012 1 | 0.023 6 | 1.80 | |
SNV | 0.846 2 | 0.705 6 | 0.011 6 | 0.019 1 | 1.84 | |
半纤维素 Hemicellulose | 原始光谱 | 0.812 3 | 0.552 9 | 0.017 6 | 0.028 1 | 1.50 |
SG | 0.836 4 | 0.585 5 | 0.011 2 | 0.018 2 | 1.56 | |
均值中心化 | 0.708 8 | 0.406 4 | 0.018 0 | 0.029 4 | 1.30 | |
一阶导 | 0.801 4 | 0.574 8 | 0.016 3 | 0.021 6 | 1.53 | |
SNV | 0.828 6 | 0.578 1 | 0.012 1 | 0.019 6 | 1.54 | |
木质素 Lignin | 原始光谱 | 0.802 6 | 0.606 7 | 0.012 0 | 0.017 6 | 1.59 |
SG | 0.810 4 | 0.619 7 | 0.008 9 | 0.015 3 | 1.62 | |
均值中心化 | 0.758 9 | 0.430 1 | 0.011 6 | 0.019 8 | 1.32 | |
一阶导 | 0.808 7 | 0.602 3 | 0.013 4 | 0.018 9 | 1.59 | |
SNV | 0.808 9 | 0.608 3 | 0.010 3 | 0.016 2 | 1.60 |
组分Composition | 波段选择方法 Spectral wavelength selection method | 变量数 Number of variables | 相关系数 r | 决定系数 R2 | 校正标准偏差 RMSECV | 预测标准偏差 RMSEP | RPD |
---|---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 全光谱建模 | 1557 | 0.860 1 | 0.716 4 | 0.0108 | 0.018 2 | 1.88 |
SPA | 44 | 0.890 4 | 0.783 1 | 0.010 5 | 0.0177 | 2.15 | |
CARS | 28 | 0.950 3 | 0.900 8 | 0.007 0 | 0.0118 | 3.18 | |
半纤维素 Hemicellulose | 全光谱建模 | 1557 | 0.836 4 | 0.585 5 | 0.011 2 | 0.018 2 | 1.55 |
SPA | 52 | 0.843 8 | 0.634 0 | 0.010 5 | 0.017 1 | 1.65 | |
CARS | 27 | 0.948 7 | 0.896 5 | 0.005 4 | 0.008 9 | 3.11 | |
木质素 Lignin | 全光谱建模 | 1557 | 0.810 4 | 0.619 7 | 0.008 9 | 0.015 3 | 1.62 |
SPA | 58 | 0.823 0 | 0.659 4 | 0.008 5 | 0.014 5 | 1.71 | |
CARS | 21 | 0.937 1 | 0.875 1 | 0.005 1 | 0.008 8 | 2.83 |
表 3 全光谱和特征波长PLS模型比较
Table 3 Comparison of full spectrum and characteristic band PLS models
组分Composition | 波段选择方法 Spectral wavelength selection method | 变量数 Number of variables | 相关系数 r | 决定系数 R2 | 校正标准偏差 RMSECV | 预测标准偏差 RMSEP | RPD |
---|---|---|---|---|---|---|---|
纤维素 Cellulose | 全光谱建模 | 1557 | 0.860 1 | 0.716 4 | 0.0108 | 0.018 2 | 1.88 |
SPA | 44 | 0.890 4 | 0.783 1 | 0.010 5 | 0.0177 | 2.15 | |
CARS | 28 | 0.950 3 | 0.900 8 | 0.007 0 | 0.0118 | 3.18 | |
半纤维素 Hemicellulose | 全光谱建模 | 1557 | 0.836 4 | 0.585 5 | 0.011 2 | 0.018 2 | 1.55 |
SPA | 52 | 0.843 8 | 0.634 0 | 0.010 5 | 0.017 1 | 1.65 | |
CARS | 27 | 0.948 7 | 0.896 5 | 0.005 4 | 0.008 9 | 3.11 | |
木质素 Lignin | 全光谱建模 | 1557 | 0.810 4 | 0.619 7 | 0.008 9 | 0.015 3 | 1.62 |
SPA | 58 | 0.823 0 | 0.659 4 | 0.008 5 | 0.014 5 | 1.71 | |
CARS | 21 | 0.937 1 | 0.875 1 | 0.005 1 | 0.008 8 | 2.83 |
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