红豆草干草关键品质指标近红外预测模型构建

文献类型： 中文期刊

第一作者： 李文

作者： 李文;肖云月;BAKHIT ISHAG RAHAMA Akoy;张吉宇;闫启

作者机构：

关键词： 红豆草;饲草品质;近红外光谱技术;光谱建模;偏最小二乘法;快速检测;品质评价

期刊名称： 草业科学

ISSN： 1001-0629

年卷期： 2025 年 42 卷 005 期

页码： 1235-1242

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 红豆草(Onobrychis viciaefolia)是全球温带地区广泛种植的重要豆科牧草。为实现红豆干草品质性状快速、准确检测，本研究以350份不同产地、不同年份的红豆草干草样品为试验材料，利用近红外光谱(NIRS)技术，采用改良偏最小二乘算法，通过标准正态变量变换(SNV)、去散射处理(Detrend)光谱处理等分别建立了粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗脂肪(EE)和粗灰分(Ash) 5项关键品质指标的近红外检测模型。结果表明，CP、NDF、ADF、EE和Ash含量预测模型的决定系数(RSQv)和外部验证相对分析误差(RPD)分别为0.890和4.356、0.836和4.710、0.827和4.347、0.792和2.269、0.781和2.039。研究初步建立了红豆草CP、NDF、ADF等营养成分近红外预测模型，能够应用于生产实际，为我国红豆草种质资源评价及鉴定、优质新品种培育、饲草品质快速检测提供了技术支撑。

分类号： S816

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