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烟草是我国重要的叶用经济作物,每年烟草行业提供给国家的税收占我国财政总收入的10%。烟草品质的研究对烟草行业和国民经济有重大意义。利用光谱分析技术,快速监测烟草的生长状况、营养情况,检测各组分含量,能够指导烟草种植管理与烘烤,以获得品质优良的烤烟,对烟草科研、生产与加工均有重要意义。本试验按照施肥量不同设定了6个试验对照组。采集各样品烟株冠层光谱,叶片光谱,色素提取液紫外-可见吸收光谱,分析了光谱特征及不同试验组各光谱间的差异。探讨了烟株叶面积指数与其冠层光谱间的相关性,叶片SPAD值、各色素与其叶片光谱间的相关性。分析了烤烟叶片SPAD值与各色素(叶绿素a,叶绿素b,叶绿素,类胡萝卜素)间的相关关系,并建立了它们之间的回归模型,寻求不同叶位处SPAD值与各色素间的最佳模型。比较了SPAD值、各色素含量与高光谱参数(PSSRa、PSSRb、PSSRc、PSNDa、PSNDb、PSNDc、R800/R550、R673/R640、CADI、Rch)间的相关关系。分析了不同施肥对烤烟各生化成分(水溶性总糖、蛋白质、全氮、烟碱、纤维素)含量的影响,利用偏最小二乘法(PLS)建立烤烟各生化成分的近红外回归模型,回归模型的相关系数均达到了0.94以上,其中蛋白质回归模型的准确度最高,相关系数均在0.99以上。且A试验组原始光谱蛋白质回归模型相关性最佳,其定标集相关系数r=0.9999,R2=0.9999,RMSE=0.0039,SEC=0.0040;交叉验证集r=0.9865,R2=0.9762,RMSE=0.2898,SEP=0.2987。试验还通过控制烘烤过程中变黄期的温、湿度设定了5种烘烤处理(常规、低湿、高湿、低温、高温)。分析了不同烘烤处理对烤烟各生化成分含量积累的影响。探究了不同预处理后光谱与各生化成分间的相关性。利用偏最小二乘法(PLS)建立样品各生化成分含量的近红外光谱模型,并预测其含量。所建立的水溶性总糖、蛋白质、全氮预测模型的预测效果普遍比较理想,而烟碱与纤维素预测模型的预测效果稍差。结果表明,高光谱参数与烟叶叶面积指数、色素含量在敏感波段的相关系数均达到了0.05显著检验水平,可通过测定高光谱监测烤烟长势,预测其色素含量。采用偏最小二乘法(PLS)可建立不同施肥水平下、不同烘烤条件下烤烟各生化成分含量的近红外光谱检测模型,其精度均达到了有效水平,表明该方法是可行的。