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
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
- 摘 要：
- 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（RC）和交互验证集相关系数（RV）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。
关键词：湿加松;黄芪苷;近红外;预测模型;
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