[发明专利]基于近红外光谱快速检测块根/茎类作物营养品质的方法

摘要

本发明公开了一种基于近红外光谱快速检测块根/茎类作物营养品质的方法，属作物营养品质检测领域。包括1）筛选符合建模的组分含量梯度大、有代表性的试验样品库；2）使用近红外光谱仪采集试验样品近红外光谱数据；3)参照国际通用或国标方法精确分析试验样品库中营养品质组分含量；4)对近红外光谱数据预处理；5)选择建立数学模型的化学计量方法，采用OPUS定量分析软件中QUANT-2程序进行模型构建；6)对所建模型采用校正和内部交叉验证进行评价；7)采集待测样品的近红外光谱数据，光谱数据预处理后用所构建的校正模型预测其营养品质。本发明分析速度快、无污染、无需样品预处理、检测精度高、重复性好，可同时分析地下块根、茎类作物中的多种营养品质成分。

主权项

一种基于近红外光谱快速检测块根/茎类作物营养品质的方法，其特征是应用近红外光谱分析技术对地下块根/茎类作物营养品质组分含量进行分析检测，具体步骤如下：1）样品的选择：每个作物筛选符合建模的组分含量梯度大、有代表性的试验样品库；2）光谱的采集：根据样品的状态，采用合适方法使用近红外光谱仪采集试验样品近红外光谱数据； 3) 试验样品化学值的分析：参照国际通用或国标方法精确分析试验样品库中营养品质组分含量； 4) 光谱的预处理：对采集到的近红外光谱数据进行预处理；5) 校正模型的构建与优化：选择建立数学模型的化学计量方法，采用OPUS定量分析软件中QUANT‑2程序进行模型构建；6) 模型的验证：为保证建模样品集具有很好代表性，对所建模型采用校正和内部交叉验证评价； 7) 模型的应用：同获得标准校正样本光谱时所采用的采集条件一致，采集待测地下块根/茎类作物样品的近红外光谱数据，光谱数据预处理后用所构建的校正模型预测其营养品质。