应用光谱技术无损检测油菜叶片中乙酰乳酸合成酶

应用可见/近红外光谱技术实现了油菜叶片中乙酰乳酸合成酶(ALS)的快速无损检测。对99个油菜样本进行光谱扫描,经过平滑、变量标准化、一阶求导等预处理后,应用偏最小二乘法(PLS)建立了ALS的预测模型。同时提取有效特征变量,作为反向传输人工神经网络(BPNN)和最小二乘-支持向量机(LS-SVM)的输入值,并建立相应的模型。用66个样本建模,33个样本验证。结果表明,LS-SVM模型能够获得最优的预测结果,预测集样本的相关系数(r)、预测标准差(RMSEP)和偏差(Bias)分别为0.998、0.715和0.079,获得了满意的预测精度。结果表明,应用可见/近红外光谱技术结合LS-SVM检测油菜中乙酰乳酸合成酶是可行的,并能获得满意的预测精度,为进一步应用光谱技术进行油菜生长状况的大田监测奠定了基础。