近红外漫反射光谱技术对水稻产地溯源的研究

材料与仪器

1.1 试验样品

试验于2015年在五常、佳木斯、齐齐哈尔3个地区构建试验田，分别种植相同品种的水稻，并于水稻收获期对其进行采样。每个品种采集10份，编号记录，共计150份，所有样品均为龙粳系列。

试验田样品信息见表1。

1.2 试验仪器

FC2K型砻谷机，日本大竹制作所产品；VP-32型实验碾米机，日本山本公司产品；FW100型高速万能粉碎机，天津泰斯特仪器有限公司产品；TENSOR II 型傅立叶变换近红外光谱仪，德国布鲁克（北京）科技有限公司产品。

2 试验方法

2.1 大米样品的前处理

将采集样品进行统一的加工方式，进行脱粒、垄谷、碾米及制粉处理。对各地区随机选取样品总量的2/3作为建模样品，1/3作为预测样品，即每个地区的建模样品数为33个，预测样品数为17个。利用近红外漫反射光谱仪，分别对稻谷籽粒及大米粉末进行光谱的采集。

稻谷样品原始光谱见图1，大米粉末样品原始光谱见图2。

2.2 模型的建立与验证

分别将齐齐哈尔大米赋值为1，佳木斯大米赋值为0，五常大米赋值为-1，以预测值在1±0.5之间来判断其为齐齐哈尔大米，以此类推。为消除干扰因素对模型的干扰，故需要对原始光谱进行预处理，OPUS 7.5软件的定量分析预处理方式主要有消除常数偏移量、减去一条直线、矢量归一化、最小-最大归一化、多元散射矫正、内部标准、一阶导数+平滑（平滑点数为5，9，13，17，21，25点，下同）、二阶导数+平滑、一阶导数+减去一条直线+平滑、一阶导数+矢量归一化+平滑、一阶导数+多元散射校正+平滑。采用偏最小二乘法结合交叉检验的方式对其进行处理，其中均方根标准误（RMSECV）数值越小，模型的精度越高；定向系数（R2）数值越接近100%，模型的精度越高。波长及预处理方式的最优组合，则通过软件的自动优化进行筛选。将建立好的模型带入软件中，对预测样品集进行预测。

3 结果与分析

3.1 不同状态样品的建模效果

试验通过去除异常点及自动优化后结果表明，稻谷样品在波长7 501.3～5 447.7 cm-1，4 600.6～ 4 249.8 cm-1范围内结合矢量归一化的预处理方式，其模型效果较好，其中RMSECV为0.175，R2为 94.65，故选此来建立稻谷的判别模型。

稻谷样品的预测值与参考值关系见图3，稻谷样品的RMSECV与维数的关系见图4。

大米粉末样品在波长7 501.3～4 597.8 cm-1范围内结合最小-最大归一化的预处理方式，其模型效果较好，其中RMSECV为0.163，R2为96.13，故选此来建立大米粉末的判别模型。

大米粉末样品的预测值与参考值关系见图5，米粉样品的RMSECV与维数的关系见图6。

3.2 模型的验证结果

定量分析模型对齐齐哈尔、佳木斯、五常3个地区稻谷样品的正确判别率分别为82.35%，88.23%，70.58%；对3个地区大米粉末样品的正确判别率分别为88.23%，94.12%，88.23%。

模型判别结果见表2。

研究表明，样品粒径的不同对模型的精度会产生一定的影响。

4 结论

采用近红外漫反射光谱技术结合偏最小二乘法，对来自齐齐哈尔、佳木斯、五常地区的150份不同状态水稻样品进行产地判别分析。结果表明，在波数7 501.3～5 447.7 cm-1，4 600.6～4 249.8 cm-1范围内结合矢量归一化预处理方式建立的稻谷样品判别模型，对齐齐哈尔、佳木斯、五常地区样品的正确判别率分别为82.35%，88.23%，70.58%；在波数 7 501.3～4 597.8 cm-1范围内结合最小-最大归一化的预处理方式建立的大米粉末样品判别模型，对3个地区的正确判别率分别为88.23%，94.12%，88.23%。因此，在今后研究中模型的精度有待进一步提高，以便更好地实现对水稻产地的快速检测。

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