AOTF-NIR快速检测田间生长烟叶中主要化学成分

来源 :江西农业学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ALFU
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
应用AOTF-NIR(AOTF-近红外光谱分析技术)建立田间生长烟叶中5种化学成分的快速无损检测方法。以182个样品组成校正集标准样品,采用偏最小二乘回归法建立了近红外光谱信息与各成分含量之间的关联定量校正数学模型,并对30个验证集样品进行预测。预测结果表明:烟碱、总氮、总糖、还原糖、钾的平均预测相对误差分别为3.73%、3.89%、3.78%、2.88%、4.37%。对验证集样品的原始化学值和预测值进行成对数据t测验,检测结果显示,差异不显著,说明建立的数学模型是可用的,该方法分析结果准确可靠,重现性好
其他文献
通过分析我国棕地现状及信息现状,提出了构建城市棕地信息库的必要性,对理解棕地的识别选择、开发风险有重要的指导作用,同时在棕地项目决策、价值评估、规划管理和信息共享方面也有重要的应用价值。
以超级早稻春光1号和超级晚稻淦鑫688为材料,采用抛秧方式,研究了不同栽培模式对其产量及氮素吸收的影响。结果表明,早晚稻的产量均以三高一保栽培模式和精确定量栽培模式〉