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利用傅里叶变换近红外漫反射光谱仪测定了138个晒红烟样品的近红外光谱,采用化学计量学方法去除7个异常值,运用K–S算法,将131个晒红烟样品分为校正集样品和预测集样品;采用偏最小二乘法,把烟叶光谱值与化学分析法测得的常规化学指标值建立定量模型,定量分析了晒红烟的总氯、总氮、总植物碱、总钾、总糖、还原糖和蛋白质含量;运用光谱预处理方法以及变量筛选方法提高模型的准确性。结果表明,近红外法测定的结果与常规方法测定的结果一致,模型的相关系数均大于0.90,可快速测定晒红烟样品的常规化学指标。 相似文献
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基于近红外漫反射光谱的规模化奶牛场粪水氮磷定量分析及模型构建 总被引：2，自引：2，他引：2
为建立规模化奶牛场粪水中氮磷含量现场快速检测方法,以实现准确预测的同时替代常规监测程序,选取23家天津市典型种养结合模式的规模化奶牛场,围绕粪水处理全过程环节依次开展样品采集、实验室常规化学检测、近红外漫反射光谱采集,并进行主成分分析和偏最小二乘分析,建立多种动态复合影响因素条件下的全局、全程快速检测定量分析模型。结果表明:主成分分析不仅反映出同一奶牛场粪水有机组分随处理环节的变化,而且也反映出不同奶牛场粪水样品的差异性,以及在粪水处理过程中各因素对后续模型的影响程度。建立的全过程环节定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为187.80;对总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为3.59。建立的全局定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为238.59;总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为6.56。研究表明,基于近红外漫反射光谱和偏最小二乘法对规模化奶牛场粪水处理全过程环节粪水样品中氮、磷含量进行定量分析是可行的;纵向模型比横向模型能提供更好的预测结果;近红外漫反射光谱技术可实时、快速、高效地对规模化奶牛场粪水处理全过程总氮和总磷进行跟踪和监控。 相似文献
3.
【目的】常规化学检测方法检测茄衣烟叶内总氮、钾、总糖、还原糖、总碱、氯和镁等 7 种化学成分含量的过程复杂、费时费力,而近红外光谱技术操作简单、检测快速。旨在建立一种近红外光谱检测模型,对茄衣烟叶内 7 种化学成分的含量实现快速定量分析。【方法】以云南雪茄茄衣烟叶为试材,采用常规化学方法检测茄衣烟叶 7 种化学成分含量,再利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对茄衣烟叶中 7 种化学成分含量及其光谱数据进行近红外模型分析,通过比较模型均方根误差和相关系数确定预测性能最佳的模型。【结果】7种化学成分分别采用原始光谱、一阶导数、一阶导数、原始光谱、原始光谱、一阶导数 + 中值滤波和一阶导数+ 中值滤波预处理方法建立的模型预测效果最佳,最佳主成分数分别为 20、7、4、24、21、9 和 7。7 种模型的训练集相关系数分别为 0.9441、0.8589、0.7664、0.9511、0.9547、0.9031 和 0.8620,交叉验证均方差分别为 0.1288、0.2846、0.0280、0.0096、0.1894、0.2965 和 0.0795;验证集相关系数分别为 0.8958、0.7675、0.7181、0.7928、0.7282、0.8062 和 0.7980,验证集均方差分别为 0.1789、0.3011、0.0324、0.0193、0.3855、0.3990 和 0.0999。模型外部验证结果表明,7 种化学成分预测值与化学值的平均相对标准偏差值皆小于 32%。【结论】利用近红外光谱技术对茄衣烟叶 7 种化学成分含量进行快速定量分析是可行的,该模型对 7 种化学成分含量具有良好的预测效果,可为茄衣烟叶 7 种化学成分含量快速定量分析提供参考。 相似文献
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以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光
谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测特征光谱.通过对果面和果汁原
始光谱的多元散射校正(MSC)预处理,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了TSS预测模型,其中,当果面光谱主因
子为5时,其对于可溶性固形物预测相关系数为最大(R=0.8367)、预测均方根误差(RMSEP)为最小(RMSEP=
0.4903);而当果汁光谱主因子为8时,其对果汁可溶性固形物的预测相关系数为最大(R=0.9058)、预测均方根
误差为最小(RMSEP=0.5236).采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对果面和果汁光谱特征波段组合进行筛选,
获得果面光谱建模特征波段组合为1000~1107,1750~1857,2071~2177和2178~2284nm,建立的校正集和
预测集模型相关系数分别为0.9462和0.9020,RMSECV为0.3596,RMSEP为0.4309;获得用于果汁光谱建模
的特征波段组合为1000~1125,1251~1375,1376~1500和1626~1750nm,校正和预测模型相关系数分别为
0.9894和0.9596,RMSECV为0.1631,RMSEP为0.3128.结果表明:试验所筛选出的果面和果汁近红外光谱
特征波段组合建立的校正模型,均可用于晚熟脐橙TSS含量的无损检测,果汁光谱对于甜橙果实固形物含量预测
精度高于果面光谱,近红外光谱技术用于橙汁固形物检测是可行的. 相似文献
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6.
近红外光谱法测定土壤全氮和碱解氮含量 总被引：1，自引：0，他引：1
为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法,采集土壤光谱信号,结合偏最小二乘法和主成分分析法,分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明,采用PLS方法建模时,土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度,采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换5种方法对光谱信号进行预处理,当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理,并与PLS方法结合时,模型的预测精度最高,土壤全氮样品校正模型的相关系数为0.838 5,均方根误差为0.153 1,对应验证模型的相关系数为0.754 9,均方根误差为0.184 2,校正集和验证集土壤全氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.685 8x+0.198 0和y=0.621 4x+0.237 9;土壤碱解氮样品校正模型的相关系数为0.866 5,均方根误差为0.007 7,对应验证模型的相关系数为0.796 1,均方根误差为0.009 4,校正集和验证集土壤碱解氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.749 8x+0.019 4和y=0.700 7x+0.023 3。综合分析结果表明,应用近红外光谱技术对土壤全氮和碱解氮含量进行定量预测是可行的,且应用小波变换方法对光谱冗余信息进行预处理后,再与偏最小二乘法相结合可有效地提高模型的精度。 相似文献
7.
采用近红外光谱仪采集整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末光谱数据,并采用流动分析仪测定烟碱含量,利用偏最小二乘法建立烟叶烟碱的光谱预测模型,再通过斜率截距算法(SBC)、分段直接标准化算法(PDS)和典型相关分析算法(CCA)3种模型转移算法,将整烟叶、卷烟丝和烟叶粉末便携式近红外光谱转移到粉末状烟叶傅立叶近红外光谱模型上,比较分析预测均方根误差值(RMSEP)。结果表明:烟叶粉末烟碱近红外光谱预测模型经SBC、PDS和CCA算法模型转移后的RMSEP值分别为0.741 0、0.736 5、0.298 2,卷烟丝的RMSEP值分别为0.725 0、0.513 2、0.222 2,整烟叶的RMSEP值分别为0.712 6、0.446 6、0.333 9,CCA算法模型转移优于SBC与PDS算法。 相似文献
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[目的]研究结合WT预处理的近红外光谱PLS算法模型预测鲜枣糖度的方法。[方法]用S-G、MSC、FD、SD、WT和WT＋MSC 6种预处理法,SMLR、PCR和PLS 3种算法模型,对60个鲜枣样品的近红外光谱数据进行预处理、糖度预测和建模精度分析,建立最佳算法的数学模型。[结果]在鲜枣糖度近红外光谱预处理阶段引进小波变换方法去除导数光谱噪声,得到了很好的去噪效果。不同的小波函数、分解尺度使消噪的结果有所不同。与常见的光谱预处理法相比,在选用db4-3小波函数、默认阈值情况下,采用WT＋MSC预处理及建模算法为PLS时所建立的模型最好,其相关系数R为0.919 02,校正集标准差RMSEC为0.863,预测集标准差RMSEP为1.71。[结论]结合小波变换预处理的PLS算法模型可有效预测鲜枣糖度,改善模型的预测精度。 相似文献
9.
以147份南方籼稻品种或组合的稻米为供试材料,利用偏最小二乘法(PLS),通过不同波长和不同预处方式建立稻米直链淀粉含量的近红外分析模型。结果表明:全谱段(950～1 650 nm)建模效果最好,其相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.947 7,1.162 3、0.700 2;采用多元散射校正法(MSC)法对全谱图进行预处理的效果较好,优化后的模型相关系数(R)、预测标准差(SEP)、校准标准差(SEC)分别为0.981 9、0.100 9、0.6831,其相对分析误差(PRD)为3.6;将稻米直链淀粉含量的近红外光谱预测值与化学值进行配对T检验,P=0.3560.05(置信区间为95%),表明近红外光谱法与化学分析法得到的检测结果无显著差异,即应用近红外光谱快速检测稻米直链淀粉含量是可行的。 相似文献
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《天津农学院学报》2020,(1)
将近红外漫反射光谱技术与CARS-PLS相结合,建立一种规模化奶牛场粪污治理过程中全环节粪便中总氮含量的快速检测方法。采集111个粪污治理全过程环节粪便样品的近红外漫反射光谱,利用间隔偏最小二乘法(iPLS)、联合偏最小二乘法(siPLS)和竞争自适应重加权抽样法(CARS)进行建模变量选择。全波长建模的相关系数(R)为0.928,预测均方根误差(RMSEP)为0.161 3%;iPLS变量选择后的相关系数为0.926,RMSEP为0.151 4%;siPLS变量选择后的相关系数为0.928,RMSEP为0.149 1%;CARS变量选择后的相关系数为0.981,RMSEP为0.084 1%。上述结果表明:通过变量选择可以良好地提升模型的预测精度,而3种变量选择方法中通过CARS法进行建模变量的选择可以更大地降低预测误差,提高预测精度。该研究为开发现场便捷式近红外光谱仪器提供了理论基础。 相似文献
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Zhao Yi-hang Jiang Jing-wen Yang Yu-peng Zhang Xiao-meng Meng Ling-dong Ma Ze-wang Hu Yao Yin Xiu-jie 《东北农业大学学报(英文版)》2021,28(4):46-55
The aim of this study was to establish the applicability of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a rapid method for the accurate estimation of nutrient components in agricultural soils. Focusing on the soil of the Sanjiang Plain, NIRS was used to predict soil organic matter (SOM), the total nitrogen (TN) and the total phosphorus (TP). A total of 540 samples were collected from the three different depths (180 samples from each depth: 0-10, 10-20 and 20-30 cm), from 2015 to 2017, from the Sanjiang Plain in Heilongjiang Province, China. From every depth, 120 samples were used to construct the calibration set. Other 60 samples were used to check the efficiency of the model. Combining the first-order differentiation with the partial least square (PLS) method, a prediction model was obtained to measure SOM, TN and TP. The correlation coefficient of SOM from 0 to 10 cm was R2=0.9567, from 10 to 20 cm was R2=0.9416, and from 20 to 30 cm was R2=0.9402. The corresponding ratio (standard deviation [SD]/root mean square error of prediction [RMSEP]) was >2.96. R2 of TN with the three depths was 0.9154, 0.9028 and 0.9024, respectively, all with SD/RMSEP>2.89. Meanwhile, R2 of TP with the three depths was 0.8974, 0.8624 and 0.7804, respectively, all with SD/RMSEP>2.50. These results demonstrated that NIRS based on the first-order differentiation and PLS could efficiently predict SOM, TN and TP from different soil depths. 相似文献
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[目的]为鱼粉粗蛋白含量提供一种快速、低廉、准确可靠的分析方法。[方法]以国内常见鱼粉为材料,使用InfraXact Lab型近红外光谱分析仪测定鱼粉的近红外光谱值,并采用常规凯氏定氮法测定鱼粉样品中粗蛋白含量,建立鱼粉粗蛋白含量的近红外分析模型,并对模型测定结果进行预测准确性评价。[结果]鱼粉粗蛋白含量定标方程的SECV值为0.515,1-VR值为0.865,粗蛋白含量的验证参数SEC值为0.302,RSQ值为0.925,说明定标方程的预测能力较好,可用来进行鱼粉粗蛋白含量的测定。[结论]建立的鱼粉粗蛋白含量近红外分析模型具有一定的实用价值,可用于鱼粉常规养分分析的实际工作。 相似文献
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通过3年长期定位试验研究了不同耕作和覆盖方式对烟草产值和土壤质量的影响。结果表明,翻耕处理烟叶产量和产值分别较免耕处理大22.72%和37.23%,轮作处理烟叶产量和产值分别较连作处理大1.83%和19.41%,秸秆还田烟叶产量和产值分别较不还田大3.55%和2.4%,说明翻耕轮作和秸秆还田能够一定程度提高烟叶的产量和产值,特别是在轮作条件下翻耕对增加烟叶产量和产值有显著作用;另外免耕处理、速效磷、碱解氮、有机质、全氮和全磷分别较翻耕处理分别大35.14%、9.92%、9.57%、4.40%和34.16%,特别是在免耕条件下,连作烟田土壤PH值速效钾、速效磷、碱解氮、有机质、全氮、全磷和全钾较轮作烟田分别大2.01%、48.68%、73.09%、11.45%、7.71%、7.31%、47.68%和11.78%,说明免耕和连作处理提高土壤中有机质和氮磷全量和有效量的残留,因此,从培肥地力的和烟草生产可持续的角度考虑,免耕条件下连作处理是最适宜于当地土壤地力培肥的从提高烟叶产量和产值的角度考虑,绿肥-烟叶→绿肥/小麦/玉米→绿肥-烟叶轮作处理是最适宜该区的种植模式。 相似文献
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为探明新疆野生樱桃李林自然保护区土壤养分在不同海拔的变化特征,以新疆霍城县大西沟野生樱桃李林自然保护区的土壤为研究对象,测定了6个不同海拔梯度0～100 cm土层剖面土壤养分含量,并对土壤养分含量的变化规律及相关性进行分析。结果表明：野生樱桃李林土壤养分含量呈现明显的垂直分布特征,不同海拔梯度土壤有机质（OM）、全氮（TN）、速效氮（AN）、全磷（TP）、速效磷（AP）、全钾（TK）和速效钾（AK）含量随土层深度的增加均呈现出逐渐降低的趋势。野生樱桃李林土壤养分含量分布变化范围为土壤OM含量2.73～128.95 g/kg,土壤TN、TP、TK含量分别为0.55～5.28 g/kg、0.46～3.66 g/kg、1.399～8.786 g/kg,土壤AN、AP、AK含量分别为17.45～146.69 mg/kg、6.31～81.13 mg/kg、6.43～69.94 mg/kg,不同土壤养分含量在土壤表层的占比均较高,说明土壤养分含量主要集中分布在土壤表层。野生樱桃李林各土壤养分之间有明显的相关性,OM与TN、TP和TK呈极显著正相关（P<0.01）;AN与AP、AK、OM、TN和TK呈显著正相关（P<0.05）;AP与AK、OM、TN、TP和TK呈显著正相关（P<0.05）;AK与OM、TN、TP和TK呈极显著正相关（P<0.01）。 相似文献
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在芜湖龙窝湖选择6个样点,采集表层水样,测定水体总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)以及化学需氧量(CODCr)指标,评价了龙窝湖水体水质状况。结果表明:龙窝湖春季水体中TN的含量为1.50～7.42mg/L,NH3-N含量为2.58～6.67 mg/L,TP含量为0.029～0.288 mg/L,CODCr浓度为16～46mg/L。样点水质指标达标率和各指标的样点达标率均低于50%。龙窝湖水质氮、磷指标未满足《地表水环境质量标准》III类水域水质标准。 相似文献
18.
曲靖烟区土壤pH与烟叶重金属含量的分布特点及关系分析 总被引：3，自引：1，他引：2
以曲靖烟区2010年1427份土壤样品和其相对应的1427份烤后烟叶样品为材料,分别对土壤pH值以及烟叶中的As、Hg、Pb、Cd和Cr 5种重金属含量的分布特征以及相互关系进行了分析。结果表明:(1)曲靖烟区土壤pH值的范围在4.28～8.37之间,其中处于最适烤烟生长土壤pH范围的样本数占总样本数的37.7%;不同土壤类型的pH值,以新积土的变异系数最大,黄壤土的变异系数最小。(2)Cd在5种重金属中的变异系数最大,5种重金属在烟叶内的含量均是下部叶>中部叶>上部叶。(3)As、Pb、Hg和Cd均与土壤pH存在明显的回归关系和相关性,不同部位间的烟叶重金属含量的变化随pH值的变化具有较高的一致性,随着土壤pH值的增大,烟叶中As、Hg和Cr的含量逐步降低,Pb和Cd在烟叶中的含量则逐步升高。 相似文献
19.
[目的]研究广东主产烟区烤烟总挥发碱、总挥发酸和pH的特点,为广东烤烟的种植与生产利用提供理论依据.[方法]对广东不同产区、不同等级、不同品种烤烟的总挥发碱、总挥发酸和pH进行对比分析,并对三者间的关系进行偏相关分析.[结果]广东烤烟总挥发碱含量较低,为（0.27±0.09）％;总挥发酸含量偏低,为（0.11±0.04）％;pH均值为5.32±0.20.广东不同产区、不同等级和不同品种烤烟的总挥发碱、总挥发酸和pH均存在差异,以pH的差异最明显.广东烤烟总挥发碱和总挥发酸含量在不同产区、不同等级、不同品种间的差异均不显著（P＞0.05）,pH在不同产区和不同品种间的差异达极显著水平（P＜0.01）,不同等级间的pH无显著差异.广东烤烟总挥发酸含量与总挥发碱含量、pH呈极显著负相关,总挥发碱含量与pH呈显著负相关.[结论]生产上可通过提高烤烟的采收成熟度、合理施用铵态与硝态氮肥、科学陈化烟叶等措施,适当提高广东烤烟总挥发碱和总挥发酸含量. 相似文献
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收集了151个反刍动物饲料,应用偏最小二乘(PLS)定标方法,建立了基于近红外光谱的反刍动物饲料化学成分定标模型。定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差(RMSEC)分别为:0.927 3和0.265(水分)、0.928 9和0.682(粗蛋白质)、0.950 5和0.228(粗脂肪)、0.906 0和0.542(粗灰分)、0.919 8和0.558(粗纤维)。验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差(RMSEP)分别为:0.920 6和0.284(水分)0、.919 4和0.690(粗蛋白质)、0.926 4和0.312(粗脂肪)、0.943 4和0.437(粗灰分)、0.903 5和0.616(粗纤维),相对分析误差(RPD)均大于3,具有较高的预测精度。结果表明,利用近红外光谱反射光谱分析技术可以定量检测反刍动物饲料中水分、粗蛋白质、粗脂肪、粗灰分、粗纤维的含量。 相似文献