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应用近红外光谱预测水稻叶片氮含量
植物生态学报
2010, 34 (6):
704-712.
DOI: 10.3773/j.issn.1005-264x.2010.06.010
以水稻(Oryza sativa)新鲜叶片和干叶粉末两种状态的样品为研究对象, 基于近红外光谱(NIRS)技术, 应用偏最小二乘法(PLS)、主成分回归(PCR)和逐步多元回归(SMLR), 建立并评价了水稻叶片氮含量(NC)近红外光谱模型。结果表明, 基于PLS建立的模型表现最好, 鲜叶氮含量近红外光谱校正模型校正决定系数RC2为0.940, 校正标准误差RMSEC为0.226; 干叶粉末氮含量的近红外光谱校正模型RC2为0.977, RMSEC为0.136。模型的内部交叉验证分析表明, 预测鲜叶氮含量内部验证决定系数RCV2为0.866, 内部验证标准误差RMSECV为0.243; 预测干叶粉末氮含量RCV2为0.900, RMSECV为0.202。模型的外部验证分析表明, 预测水稻鲜叶氮含量的外部验证决定系数RV2大于0.800, 外部验证标准误差RMSEP小于0.500, 预测干叶粉末氮含量的RV2为0.944, RMSEP为0.142。说明, 近红外光谱分析技术与化学分析方法一致性较好, 且基于干叶粉末建立的近红外光谱预测模型的准确性和精确度较新鲜叶片高。
表5
近红外模型校正、内部交叉验证和外部验证结果参数
正文中引用本图/表的段落
预测粉末氮含量近红外光谱校正模型RC2为0.977, RMSEC为0.136 (表5)。
通过内部交叉验证来检验所建模型的准确性(曹干等, 2003)。本研究构建的不同叶片状态的数学模型中, 鲜叶氮含量近红外光谱模型RCV2为0.866, RMSECV仅为0.243; 粉末氮含量近红外光谱模型RCV2达到0.900, RMSECV为0.202 (表5)。校正集样品的内部交叉验证的预测值和真实值的相关性分析表明(图3), 利用水稻鲜叶近红外光谱建立的预测氮含量模型预测值和真实值的RCV2较小, 均小于0.9。利用叶片粉末近红外光谱建立预测模型预测值和真实值的RCV2达到0.90以上, 说明模型的预测准确性较好。
利用独立试验数据对模型进行了外部验证(图4), 结果表明, 水稻鲜叶氮含量模型的RV2为0.840, RMSEP为0.477; 叶片粉末氮含量近红外光谱模型RV2为0.944, RMSEP为0.142 (表5)。其中用鲜叶建立的叶片氮含量近红外光谱模型RV2较小, RMSEP大, 预测准确度稍差; 用粉末近红外光谱建立的模型RV2较大, RMSEP小, 表明粉末叶片氮含量预测模型的精度更高。
本文的其它图/表
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