文献类型： 中文期刊

作者： 陈积山 ¹ ; 张强 ¹ ; 刘杰淋 ¹ ; 邸桂俐 ¹ ; 朱瑞芬 ¹ ; 孔晓蕾 ¹ ;

作者机构： 1.黑龙江省农业科学院草业研究所

关键词： 近红外光谱;羊草水分;光谱特征波长

期刊名称： 草地学报

ISSN： 1007-0435

年卷期： 2019 年 27 卷 06 期

页码： 1774-1780

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 水分是牧草最为重要的品质属性,水分含量的多少直接影响牧草品质的变化。羊草(Leymus chinensis)因富含重要的维生素、蛋白质、中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、脂肪等家畜必需营养成分,在收获和储藏过程中极易受到生长地的水、土、气等的影响而发生营养成分损失或变质,因此为了有效降低冗余无信息变量,提高羊草水分含量近红外模型的预测精度和稳定性,本研究采用4种光谱特征区间选择方法,包括间隔偏二乘法(Interval partial least-squares regression,iPLS)、向后区间偏最小二乘法(Backward interval PLS,BiPLS)、联合区间偏最小二乘法(Synergy interval PLS,SiPLS)、和连续投影算(Successive projections algorithm,SPA)建立羊草水分含量的预测模型。结果表明:SiPLS方法最适合用于羊草水分含量特征波长的筛选,其次为BiPLS方法,最差的方法为iPLS,同时,相对分析误差(Residual predictive deviation,RPD)=2.648>2.50。这表明SiPLS的近红外光谱模型在预测羊草水分含量的应用上完全可行,预测精度在96.13%以上。