来源:《分析化学》2012年第04期 作者:姚霞;田永超;倪军;张玉森;曹卫星;朱艳;
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水稻叶片色素含量近红外光谱估测模型研究

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以不同品种类型和不同施氮水平的水稻(Oryza sativa)叶片近红外光谱信息为基础,运用逐步多元回归法(Stepwise multiple linear regression,SMLR)、主成分回归法(Principal component regression,PCR)、偏最小二乘法(Partial least square,PLS)和BP神经网络法(Back-propagation neural network,BPNN),建立了水稻叶片中叶绿素a(Chl a)、叶绿素b(Chl b)、叶绿素a+b(Chl a+b)和类胡萝卜素(Car)的近红外预测模型。结果显示,利用8000~4000cm!1波段范围的一阶导数(First derivative,FD)建模效果最佳。其中,基于PLS的预测模型效果最好;4类近红外色素模型的内部交叉验证误差分别为0.251,0.063,0.305和0.073;外部交叉验证的误差RMSEP分别为0.335,0.123,0.302和0.072,表明的预测效果较好。因此,可以基于近红外模型对水稻叶片色素含量进行快速测定。(本文共计7页)       [继续阅读本文]

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分析化学杂志2012年第04期
分析化学
主办:中国化学会;中国科学院长春应用化学研究所
出版:分析化学杂志编辑部
出版周期:月刊
出版地:吉林省长春市

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