营养质量分析和分类检测不同收获时期的小麦

科学领域:

• 农业科学 农业科学
• 食品科学 食品科学 食品科学
• 频谱学是一种光谱学.

背景情况:

• 收获时间显著影响麦的营养质量,影响粉,脂肪,蛋白质,黄和含量.
• 确定最佳收获的传统方法往往不准确,导致作物产量和质量低于最佳.

研究的目的:

• 使用物理,化学和近红外光谱学 (NIRS) 分析的组合,确定麦的最佳收获期.
• 开发和验证一种快速,非破坏性的方法来分类麦收获期.

主要方法:

• 在六个生长阶段 (83-102天) 分析了麦的营养成分 (粉,脂肪,蛋白质,总黄,总).
• 采用近红外光谱成像技术,在不同收获时间收集麦的光谱数据.
• 应用了数据预处理 (SNV,S-G,DWT,Normaliz) 和维度减小 (IVSO,VCPA,VISSA),随后是随机森林 (RF) 和最小方形支持向量机 (LS-SVM) 建模.

主要成果:

• 物理和化学分析表明,在生长90天后,营养含量最高.
• 萨维茨基-戈莱 (SNV) 预处理和代变量子集优化 (IVSO) 与随机森林 (RF) 建模 (IVSO-RF) 的组合被证明是最有效的.
• 在IVSO-RF模型实现了高准确度 (96.67%的预测设置) 在分类麦收获时期.

结论:

• 90天的生长周期代表了麦的最佳收获期,最大限度地提高了营养价值.
• 近红外光谱与IVSO-RF模型相结合,提供了一种快速,非破坏性和准确的方法来确定麦收获时间.
• 这种方法在优化其他农作物的收获期方面具有潜在的应用.