南方籼稻米胶稠度近红外光谱分析数学模型的构建与验证

作者：刘红梅; 申涛; 张文怡; 石习文; 戴涛; 白涛; 肖应辉^*

来源：光谱学与光谱分析, 2021, 41(08): 2432-2436.

• 籼稻米
• 胶稠度
• 近红外模型
• 偏最小二乘法

培育优质高产水稻品种是当前水稻育种的重要任务之一;胶稠度是稻米蒸煮食味品质最重要的指标之一。传统的化学法测定稻米胶稠度,前处理复杂、过程繁琐、试剂消耗多,难以满足大批量水稻品种(组合)胶稠度快速无损检测的需求。近红外光谱分析能快速、无损、无污染地分析检测。以137份南方稻区主栽或新育成的籼稻品种(组合)为供试材料,用传统化学法测定其稻米胶稠度并收集其近红外光谱,以建立南方籼稻米胶稠度近红外光谱分析模型,并对模型进行校正、检验。用偏最小二乘法(PLS)分别经20种数学预处理和6种波长段(或组合)建立各自的近红外分析模型。通过比较模型评价指标确定了平滑预处理为最佳预处理方式,波长段1 100～1 650 nm为最优建模波长段。平滑处理模型评价指标:校准相关系数(R)、检验相关系数(r)、相对百分比偏差(RPD)分别为0.970 0, 0.964 2和3.780 5;波长段1 100～1 650 nm模型评价指标:R,r和RPD分别为0.969 4, 0.963 8和3.758 6;经平滑处理后在1 100～1 650 nm波长段建立了稻米胶稠度最优近红外分析模型,其模型评价指标:R,r和RPD分别为0.979 0, 0.974 1和4.419 4;再用30份验证集样本对所得的最优模型进行外部验证,结果表明:近红外检测值和化学值绝对误差在0.198 6～6.502 4 mm,对其进行配对T检验,p=0.726>0.05,表明该近红外模型的检测值与化学值无显著差异,即应用此近红外模型快速无损检测稻米胶稠度是可行的。本研究结果为优质水稻品种(组合)早世代材料的快速筛选及稻米胶稠度的批量快速分析检测提供了技术支持。

• 单位
  湖南农业大学