稻谷千粒质量近红外光谱定量分

利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究。通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描，将获得的光谱进行10种不同方法的预处理，然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型，根据交互验证决定系数（R2）和交互验证标准差（RMSECV）进行最佳定标模型选择，最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数（r）和预测标准误差（SEP）进行模型预测能力评价。结果显示，在光谱区间11998.9～7497.9＋6101.7～5449.8＋4601.3～4246.5cm-1、采用最小—最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67g；以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945，预测标准误差为0.76g，表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定。