麦类作物学报

作者：丁静，梁琨，韩东燊，徐剑宏，沈明霞

单位：1.南京农业大学工学院/江苏省现代设施农业技术与装备工程实验室,江苏南京 210031；2.江苏省农业科学研究院农产品质量安全与营养研究所,江苏南京 210014

关键词：近红外高光谱,呕吐毒素,定量检测,区间组合优化算法,连续投影算法,

基金：江苏省自主创新基金项目（CX（17）1003）；国家自然科学青年基金项目（31401610）；中央高校基本科研业务费专项（KJQN201557）；南京农业大学工学院优秀青年人才科技基金项目（YQ201603）

为实现小麦呕吐毒素含量快速检测，采集了120个小麦赤霉病籽粒样本的高光谱图像，分别使用连续投影算法（SPA）、区间组合优化结合连续投影算法（ICO-SPA）对1 000~2 500 nm范围的光谱进行特征波段提取，结合偏最小二乘回归（PLSR）、多元线性回归（MLR）和最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）模型比较了基于三种特征变量输入的模型预测效果。结果表明，ICO-SPA提取出的22个特征波段能够反映病粒样本中淀粉、蛋白质、脂肪、纤维素等大分子含量的差异，比单独使用SPA可多提取淀粉含量信息，少提取已经被控制在同一水平的水分含量信息，能更全面真实地反映小麦感染赤霉病后内部大分子成分含量的变化，同时减少水分含量信息对近红外模型的干扰。基于ICO-SPA所选变量的建模效果优于SPA，其中以ICO-SPA-MLR效果最优，预测集相关系数、均方根误差和相对分析误差分别为0.921、0.375 mg·kg-1和 2.789。这说明基于近红外高光谱技术结合ICO-SPA-MLR进行小麦赤霉病籽粒呕吐毒素定量检测是可行的。

来源：2019年第7期

《麦类作物学报》期刊编辑部

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