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1.
研究采集宁夏区内各市县(固原、海原、同心、中卫、中宁、永宁、平罗)抽取玉米样品120批,用近红外分析仪扫描定标样品集获得玉米近红外光谱图,利用偏最小二乘法建立模型,并分别经过无预处理、均值中心化、标准正态变量转换、一阶导数、标准正态变量转换结合去趋势校正(SNV+D)预处理光谱,获得水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维预测模型,分别是经过MC、SNV+D、SNV+D、SNV+D光谱预处理后效果最好。预测决定系数R2 p分别为0.951、0.976、0.728、0.897,相对分析误差RPD除粗脂肪为2.62外,其他均大于3的近红外预测模型,通过预测模型验证集验证后,并对模型预测值与实测值进行U检验,结果为差异不显著(P>0.05)。该近红外预测模型对玉米中水分、粗蛋白、粗纤维具有较佳预测效果,粗脂肪的预测精度有待进一步提高。  相似文献   
2.
采用土工合成材料防止反射裂缝的试验结果表明:使用铺路毡效果最好,而铺设玻璃纤维格栅由于出现粘结问题,将导致龟裂和孔洞的形成。按照法国L.R.P.C.Autun的评价体系,使用铺路毡的性价比比不用加筋材料的路面高3倍,比使用玻璃纤维格栅的高2倍,铺路毡性价比最高。  相似文献   
3.
This study evaluates the effect of soil particle size (SPS) on the measurement of exchangeable sodium (Na) (EXC-Na) by near-infrared reflectance (NIR) spectroscopy. Three hundred thirty-two (n = 332) top soil samples (0–10 cm) were taken from different locations across Uruguay, analyzed by EXC-Na using emission spectrometry, and scanned in reflectance using a NIR spectrophotometer (1100–2500 nm). Partial least squares (PLS) and principal component regression (PCR) models between reference chemical data and NIR data were developed using cross validation (leaving one out). The coefficient of determination in calibration (R2) and the root mean square of the standard error of cross validation (RMSECV) for EXC-Na concentration were 0.44 (RMSECV: 0.12 mg kg–1) for soil with small particle size (SPS-0.053) and 0.77 (RMSECV: 0.09 mg kg–1) for soils with particle sizes greater than 0.212 mm (SPS-0.212), using the NIR region after second derivative as mathematical transformation. The R2 and RMSECV for EXC-Na concentration using PCR were 0.54 (RMSECV: 0.07 mg kg–1) and 0.80 (RMSECV: 0.03 mg kg–1) for SPS-0.053 and SPS-0.212 samples, respectively.  相似文献   
4.
半湿润雨养农业区油菜冠层反射光谱与覆盖度的相关分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
以黄土高原甘肃庆阳西峰为半湿润雨养农区典型代表,分析研究油菜营养生长阶段苗期、蕾苔期和生殖生长阶段初期开花始期的冠层反射光谱特征与其覆盖度的相关性.结果表明,这几个时期油菜覆盖度与450、550、650、850、1650nm波段反射率存在明显的相关关系,尤其是蕾苔期,相关关系达到极显著水平.另外,研究了10个常用的植被指数同油菜覆盖度间的相关关系,这10个植被指数同油菜覆盖度存在着极显著的相关关系,相关性高于同单波段反射率间的关系.并且,利用各时期最优的2个植被指数建立了油菜覆盖度线性及非线性回归监测模型,方程的拟合度都较好.苗期,线形和非线性回归模型拟合程度差异不大,蕾苔期,以线性方程拟合精度较其它方程高;开花始期则以指数模型拟合精度高.  相似文献   
5.
近红外反射技术建立合肥地区精米直链淀粉含量测定模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
以合肥地区种植的203份水稻材料为检测对象,用近红外反射技术采集光谱,常规化学方法测定精米直链淀粉含量。结果表明,定标样品的直链淀粉含量分布范围为3.439%~28.046%,代表性和连续性良好。采用多种计量数学处理方法和偏最小二乘法(PLS),优化建立了精米直链淀粉含量的定量分析预测模型。定标集(C-Set)样品数132个,相关系数(Rc)0.9278,定标标准差(SEC)1.6582;验证集(V-Set)样品数67个,相关系数(Rv)0.8736,预测标准差(SEP)1.9083,并证实所建立的模型在测定精米直链淀粉含量上具有很好的准确性和实用性,对合肥地区水稻品质育种及种质资源相关研究具有实用价值。  相似文献   
6.
近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度   总被引:3,自引:2,他引:3  
水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量(SSC)进行检测,采用偏最小二乘回归(PLSR),多元线性回归(MLR)和主成分回归(PCR)建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法(SPA)对预测模型精度的影响。研究结果表明:光谱经等间隔抽取(间隔5,115个变量)经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数(rpre)为0.828、校正均方根误差(RMSEC)为0.589、预测均方根误差(RMSEP)为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。  相似文献   
7.
近红外光谱结合偏最小二乘法快速评估土壤质量   总被引:9,自引:0,他引:9  
以长江中下游粮食主产区水稻土为研究对象,采集17种不同施肥处理下共136个土壤样品在350 ~2 500 nm范围的近红外光谱,利用偏最小二乘回归分析结合交叉验证法建立了近红外漫反射光谱与传统化学分析方法测得的全碳、全氮、碳氮比、速效钾、速效磷、电导率、土壤pH等土壤指标之间的定量分析模型。模型的决定系数(R2)以及化学分析值标准差(SD)与模型的内部交叉验证均方差(RMSECV)的比值RSC用于判定建立的模型的好坏。结果表明:全碳、全氮、碳氮比和pH模型的R2和RSC分别为:R2=0.94,RSC=4.31;R2=0.95,RSC=4.35;R2=0.97,RSC=5.60;R2=0.92,RSC=3.37,说明上述土壤指标的预测结果很好。速效钾模型的R2和RSC分别为:R2=0.87,RSC=2.23,表明预测结果尚好。而速效磷和电导率模型的R2和RSC分别为:R2=0.18,RSC=1.16;R2=0.37,RSC=1.31,说明两者的预测结果均很不理想。综上所述,水稻土的土壤质量相关指标(全碳、全氮、碳氮比、速效钾和土壤pH)可以通过近红外光谱结合偏最小二乘法(NIR-PLS)快速评估。  相似文献   
8.
为了预测鲜枣常温贮藏的保鲜期,确保鲜枣的品质要求及食用安全,应用近红外光谱建立了室温贮藏下鲜枣内部霉菌菌落总数变化的动力学模型。通过对几种数据预处理方法的比较及特征波数的选择,实现了鲜枣霉菌菌落总数变化的近红外模型的优选。结果表明:经过多元散射校正处理的鲜枣近红外光谱,应用多元线性回归方法建立的霉菌菌落总数模型预测能力较好,校正集相关系数为0.920,均方根误差为1.503,预测集相关系数为0.889,均方根误差为1.514。同时,将近红外光谱模型应用于霉菌菌落总数随贮藏时间变化的零级反应动力学模型中,得到模型的相关系数为0.981。根据近红外光谱吸光度值与贮藏时间的线性关系,当霉菌菌落总数初始值小于等于10cfu/g时,预测出鲜枣在室温下的保鲜期一般为8d。研究表明,结合动力学模型的近红外光谱技术可以作为一种无损、快速检测方法来检测鲜枣霉菌菌落总数变化。  相似文献   
9.
利用1961-2008年陕西78个气象站7-8月降水资料、西太平洋副高逐月指数资料及500hPa位势高度场和700hPa风场月平均再分析资料,通过相关、回归分析、小波凝聚谱分析等方法探讨盛夏西太平洋副热带高压对陕西降水的影响及机制,为盛夏陕西降水的气候预测提供依据.结果表明,盛夏副高强度、脊线、西伸脊点指数与陕西降水关系密切,副高偏强偏西时陕西降水偏多,副高偏北时陕西北部降水偏多、南部偏少.8月副高3个指数与陕西降水的相关关系更为密切,通过显著性检验的站点明显增多.副高的强度和位置变化引起副热带和中高纬度大气环流的异常,进而影响陕西降水.8月副高偏强偏西时,巴尔喀什湖阻高增强,700hPa西南季风的水汽输送增强,陕西位于冷暖空气交汇区,降水偏多;副高偏南时,水汽辐合区位于陕南,陕西南部多雨、北部少雨;副高偏北时,水汽辐合区位于陕北,陕西北部多雨、南部少雨.8月副高强度指数与同月陕西降水的显著共振周期为7 ~8a,且副高强度变化超前于陕西降水变化1.26a,说明8月副高强度的年际变化是引起同月陕西降水年际变化的重要原因.  相似文献   
10.
This study evaluates the use of visible and near-infrared spectroscopy for rapid prediction of total carbon, total nitrogen, and total phosphorus concentrations in field crop samples. Two multivariate models (partial least squares regression and support vector machine regression) were compared. In addition, four spectral variable selection algorithms (competitive adaptive reweighted sampling, genetic algorithm, uninformative variable elimination, and variable importance for projection) were applied with support vector machine regression to determine the most accurate predictions. The results showed that support vector machine regression performed better than partial least squares regression for predicting the three chemical compositions. The combination of competitive adaptive reweighted sampling and support vector machine regression outperformed the other models for the predictions of total carbon and total nitrogen with high coefficients of determination of 0.91 and 0.90, respectively. For the determination of total phosphorus, the prediction accuracy of competitive adaptive reweighted sampling was comparable with the best result obtained from genetic algorithm with the coefficients of determination of 0.73 and 0.77, respectively. In conclusion, the support vector machine regression combined with competitive adaptive reweighted sampling has great potential to accurately determine the chemical composition of field crops using the visible and near-infrared spectroscopy.  相似文献   
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