麦类作物学报

作者：魏霞，陈功海，龙周锴，范小峰，张文英，徐延浩

单位：(1.长江大学农学院涝渍灾害与湿地农业湖北省重点实验室/主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心,湖北荆州 434100； 2.荆州市农业科学院,湖北荆州 434025)

关键词：衰减全反射中红外光谱(ATR-MIR),近红外光谱(NIR),预测模型,大麦籽粒,抗性淀粉,

基金：国家重点研发计划项目(2016YFD0102101)

为探索快速高效测定大麦籽粒中抗性淀粉含量的方法，利用衰减全反射中红外（attenuated total reflection mid-infrared spectroscopy,ATR-MIR）和近红外（near-infrared spectroscopy,NIR）光谱技术，分别用3种不同方法进行预处理，建立大麦样品的抗性淀粉含量快速测定红外模型，通过不同预处理预测模型的校正和内部交叉验证结果的比较，依据决定系数（r）和均方根误差（RMSE）筛选出基于ATR-MIR和NIR光谱的最佳预测模型，再对最佳预测模型进行外部验证。结果表明，经基线位移校正+范围归一化（BOC+RN）预处理后的PLS模型为最佳ATR-MIR预测模型；经标准正态变换+Savitzky-Golay法一阶求导（SNV+1thD）的预处理模型为最佳NIR预测模型。用验证集材料对BOC+RN和SNV+1thD最佳预测模型的预测效果进行外部验证，光谱预测值与化学测定值之间没有显著差异，说明两种方法均可以用于大麦籽粒抗性淀粉含量测定；ATR-MIR光谱比NIR光谱具有更好的预测能力。

来源：2020年第10期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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