基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究

CIOMP OpenIR

	基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究
	金文玲 ; 曹乃亮; 朱明东 ; 陈伟 ; 张佩光 ; 赵庆磊; 梁静秋; 余应弘 ; 吕金光; 阚瑞峰
	2020-10-13
发表期刊	中国光学
卷号	13 期号:05 页码:1032-1043
摘要	针对目前农业种植选种应用对于带稃壳水稻种子活力分级检测的迫切需求,以及现有通用的糙米检测技术存在的问题,本文提出一种基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力透射光谱检测方法。首先,设计了种子活力近红外吸收光谱检测系统,测量了3种不同年份的带稃壳的水稻种子的近红外吸收光谱,结果显示,水稻种子的活力梯度与近红外吸收光谱的特征吸收峰值相关。然后,采用归一化、二阶导数校正法和正交信号校正相结合优化了种子光谱的预处理算法。最后,建立主成分分析(PCA)模型,对光谱进行降维,确定最佳主成分数目,应用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立了水稻种子活力分析鉴别模型。分析结果表明,本文设计的透射式吸收光谱检测系统结合PLS-DA判别模型可对不同活力的水稻种子进行分类,校正集和验证集的准确率分别为94.44%和95.92%,筛选后水稻种子的发芽率可达97.17%。研究结果表明,本文提出的基于近红外光谱信息实现水稻种子活力无损分级的方法可行,且具有较高的预测精度。
关键词	近红外光谱种子活力偏最小二乘判别分析主成分分析
URL	查看原文
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/64118
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位	1.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室 2.中国科学院大学 3.湖南省水稻研究所 4.湖南省农业科学院
推荐引用方式 GB/T 7714	金文玲,曹乃亮,朱明东,等. 基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究[J]. 中国光学,2020,13(05):1032-1043.
APA	金文玲.,曹乃亮.,朱明东.,陈伟.,张佩光.,...&阚瑞峰.(2020).基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究.中国光学,13(05),1032-1043.
MLA	金文玲,et al."基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无损分级检测研究".中国光学 13.05(2020):1032-1043.

条目包含的文件		下载所有文件
文件名称/大小	文献类型	版本类型	开放类型	使用许可
基于近红外超连续激光光谱的水稻种子活力无（3016KB）	期刊论文	出版稿	开放获取	CC BY-NC-SA	浏览下载