基于近红外光谱技术建立湿加松针叶黄芪苷含量的预测模型

编号 zgly0001739904

文献类型 期刊论文

文献题名 基于近红外光谱技术建立湿加松针叶黄芪苷含量的预测模型

作者 彭冠明  吕欣欣  毛积鹏  欧惠玲  谢诺  李福明 

作者单位 台山市红岭种子园  华南农业大学林学与风景园林学院/广东省森林植物种质创新与利用重点实验室 

母体文献 林业与环境科学 

年卷期 2022,38(1)

页码 62-67

年份 2022 

分类号 S718.3 

关键词 湿加松  黄芪苷  近红外  预测模型 

文摘内容 研究使用DA2700型近红外光谱仪采集了112个湿加松Pinus elliottii×P.oaribaea松针粉末样本的光谱数据。结合实际测定值,采用偏最小二乘(PLS)回归法并选择最佳光谱预处理方法和最佳主成分数,建立湿加松松针黄芪苷含量的近红外快速预测模型。结果表明:当采用一阶导数(FD)+标准正态变量转换法(SNV)对光谱数据进行预处理,主成分数为6,此时模型的预测效果最好,校正集相关系数(R_(v))和交互验证集相关系数(R_(v))分别为0.808 2和0.710 9。校正集均方根误差(RMSEC)和交互验证集均方根误差(RMSEV)分别为1.931 4和2.398 8,说明模型的预测效果较好。利用外部验证集对模型进行验证,得到模型的外部验证相关系数R=0.812 9,预测均方根误差RMSEP=2.973 8。