【摘 要】
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应用近红外光谱技术实现了除草剂胁迫下大麦叶片丙二醛(MDA)含量的简便、无损、快速检测.采集75个大麦叶片样本的近红外光谱数据,比较了Savitzky-Golay平滑(SG)、变量标准化(
【机 构】
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浙江大学生物系统工程与食品科学学院 310058
【出 处】
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第八届长三角科技论坛——农业机械化分论坛
论文部分内容阅读
应用近红外光谱技术实现了除草剂胁迫下大麦叶片丙二醛(MDA)含量的简便、无损、快速检测.采集75个大麦叶片样本的近红外光谱数据,比较了Savitzky-Golay平滑(SG)、变量标准化(sNV)、多元散射校正(MSC)等7种预处理方法,建立了大麦叶片丙二醛含量预测的最优偏最小二乘法(PLS)模型,将PLS提取的特征向量(LV)作为最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型的输入变量,建立了LV-LS-SVM模型.将相关系数(r)和预测集均方根误差(RMSEP)作为模型的主要评价指标.结果表明,LV-LS-SVM模型效果优于PLS模型,LV-LS-SVM模型在SNV及MSC预处理后预测效果均为r=0.9383,RMSEP=10.4598.说明应用光谱技术检测大麦叶片中MDA含量是可行的,且预测精度较高,为大麦生长状况的大田监测及除草剂胁迫对大麦抗性等生理信息的快速检测提供了新的途径.
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