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當(dāng)前位置:化工儀器網(wǎng)-光譜網(wǎng)首頁(yè)-技術(shù)文章列表-使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

2024年04月28日 10:46 來(lái)源:北京理加聯(lián)合科技有限公司

有機(jī)蔬菜,是指在蔬菜生產(chǎn)過(guò)程中嚴(yán)格按照有機(jī)生產(chǎn)規(guī)程,禁止使用任何化學(xué)合成的農(nóng)藥、化肥、生長(zhǎng)調(diào)節(jié)劑等化學(xué)物質(zhì),以及基因工程生物及其產(chǎn)物,而是遵循自然規(guī)律和生態(tài)學(xué)原理,采取一系列可持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)技術(shù),協(xié)調(diào)種植平衡,維持農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)穩(wěn)定,且經(jīng)過(guò)有機(jī)食品認(rèn)證機(jī)構(gòu)鑒定認(rèn)證,并頒發(fā)有機(jī)食品證書(shū)的蔬菜產(chǎn)品。

關(guān)于如何快速鑒別有機(jī)蔬菜與非有機(jī)蔬菜,光譜儀器的應(yīng)用提供了新的思路。一起來(lái)了解一下今日推薦的文章。


使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜

(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

當(dāng)前有機(jī)葉類(lèi)蔬菜面臨著可能被非有機(jī)產(chǎn)品替代以及容易脫水和變質(zhì)的挑戰(zhàn)。為了解決這些問(wèn)題,本研究采用ASD FieldSpec 4 便攜式地物光譜儀 結(jié)合線(xiàn)性判別分析 (LDA) 來(lái)快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜。有機(jī)類(lèi)包括有機(jī)空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、莧菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有機(jī)類(lèi)別由四種對(duì)應(yīng)的非有機(jī)類(lèi)別組成。分別對(duì)這些蔬菜的葉子和莖的反射光譜進(jìn)行二元分類(lèi)。鑒于 VIS-NIR 光譜范圍廣泛,使用穩(wěn)定性選擇 (SS)、隨機(jī)森林 (RF) 和方差分析 (ANOVA) 來(lái)評(píng)估遺傳算法 (GA) 選擇的波長(zhǎng)的重要性。根據(jù)GA選擇的波長(zhǎng)及其SS評(píng)估值和位置,葉片光譜分類(lèi)的顯著波段為550-910 nm和1380-1500 nm,而莖光譜分類(lèi)的顯著波段為750-900 nm和1700-1820 nm。在LDA分類(lèi)中使用這些選定的波段,分類(lèi)精度達(dá)到了95%以上。

本研究所選取的葉類(lèi)蔬菜用蒸餾水進(jìn)行了嚴(yán)格的清洗,以有效消除其表面雜質(zhì),并在開(kāi)始光譜測(cè)量之前進(jìn)行了干燥處理。為了防止蔬菜變質(zhì),在不參與實(shí)驗(yàn)時(shí),將其儲(chǔ)存在溫度為 4°C 的冷藏裝置中。葉片和莖類(lèi)樣品的反射光譜在實(shí)驗(yàn)室中通過(guò)ASD系統(tǒng)直接測(cè)量,沒(méi)有使用化學(xué)試劑和其他預(yù)處理。

使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

ASD地物光譜儀系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

 

對(duì)于本研究,僅使用了400 nm到2500 nm之間的反射值。針對(duì)四種不同類(lèi)別的葉菜,包括有機(jī)和非有機(jī)品種,共獲取了100個(gè)反射光譜。這些反射光譜是從不同樣品的不同位置獲取。每個(gè)單獨(dú)的光譜是通過(guò)對(duì)相應(yīng)樣品的五次掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行平均得到的。

使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

四種葉菜的可見(jiàn)光和近紅外反射光譜;綠色曲線(xiàn)(有機(jī));紅色曲線(xiàn)(非有機(jī))

 

使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

葉類(lèi)蔬菜的葉和莖的可見(jiàn)光和近紅外反射光譜

 
使用 VIS-NIR 光譜儀通過(guò)特征波長(zhǎng)和線(xiàn)性判別分析法快速區(qū)分有機(jī)和非有機(jī)葉菜(空心菜、莧菜、生菜和小白菜)

根據(jù)遺傳算法選擇的波長(zhǎng)(所有點(diǎn))得出的所選波段,以及通過(guò)穩(wěn)定性選擇方法評(píng)估的前10個(gè)顯著波長(zhǎng)(紅點(diǎn))的位置

(a) 葉片光譜(550–910 nm和1380–1500 nm)

(b) 莖光譜(750–900 nm和1700–1820 nm)

【結(jié)論】

本研究結(jié)合了可見(jiàn)光和近紅外光譜學(xué)、波長(zhǎng)選擇方法以及線(xiàn)性判別分析,成功地實(shí)現(xiàn)了對(duì)有機(jī)葉菜和非有機(jī)對(duì)應(yīng)物的快速區(qū)分。通過(guò)分析遺傳算法選取的波長(zhǎng)分布和顯著波長(zhǎng)的分布,我們明確確定了適用于葉片和莖的關(guān)鍵光譜帶,這些帶包括了550–910 nm和1380–1500 nm以及750–900 nm和1700–1820 nm的范圍。利用這些光譜帶進(jìn)行分類(lèi),我們?nèi)〉昧?8.3%的高準(zhǔn)確度。研究還揭示了特定波長(zhǎng)對(duì)葉片和莖的光譜分類(lèi)有著顯著影響,例如在700 nm、820 nm和1400 nm附近的波長(zhǎng)對(duì)葉片分類(lèi)的影響顯著,而在800 nm、1780 nm和2400 nm附近的波長(zhǎng)對(duì)莖分類(lèi)起到了重要作用。此外,我們發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定選擇方法在評(píng)估波長(zhǎng)重要性和分類(lèi)結(jié)果方面表現(xiàn)優(yōu)異。這項(xiàng)研究提供了一種經(jīng)濟(jì)、快速、無(wú)損傷的方法來(lái)識(shí)別有機(jī)葉菜,未來(lái)的研究可以進(jìn)一步改進(jìn)分類(lèi)模型,并將該技術(shù)擴(kuò)展到其他有機(jī)葉菜的識(shí)別中,從而為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和認(rèn)證領(lǐng)域的發(fā)展提供了重要的參考。

 

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