基于近红外光谱技术的水稻种子成分分析模型的建立

对单粒种子样品成分进行快速无损检测,对于作物遗传育种研究有着重要意义。本文采用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘回归法(PLSR),研究了水稻种子的近红外光谱特性及其与直链淀粉、蛋白质含量的关系,建立了基于NIR的水稻种子成分快速检测模型。通过比较几种不同的光谱预处理方法对于单粒和群体样品模型的效果,对模型进行了优化。结果显示,多元散射校正(MSC)对单粒样品模型的优化作用显著,而一阶导数对单粒和群体样品模型改善都有明显的效果。模型评价参数显示,预测效果良好,为基于NIR的水稻单粒种子成分分析提供技术支撑。