小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究

doi:10.3864/j.issn.0578-1752.2015.12.004

	小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究
	李栓明 1; 郭银巧 1; 王克如 1; 谢瑞芝 1; 戴建国 2; 肖春华 3; 李静 3; 李少昆 1
刊名	中国农业科学
	2015
卷号	48 期号:12 页码:2317-2326
关键词	特征光谱小麦籽粒蛋白质无信息变量剔除连续投影算法模型构建
ISSN号	0578-1752
DOI	10.3864/j.issn.0578-1752.2015.12.004
其他题名	Research on Variable Selection of Wheat Kernel Protein Content with Near-Infrared Spectroscopy
英文摘要	【目的】筛选整粒小麦籽粒蛋白质的近红外特征光谱波段并建立优化模型,可实现快速、无损测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,为田间便携式小麦籽粒蛋白质含量速测仪设计提供依据。【方法】2012-2013年以蛋白质含量有明显差异的8个冬小麦品种为试验品种,设置3个施氮量和2个灌溉量共6个处理,建立丰富的样本类型,共采集176个小麦籽粒光谱数据;将ASD FieldSpec Pro光谱仪采集到的基于全反射下垫面的整粒小麦籽粒反射光谱通过公式A=log(1/R)转换为吸收光谱,对吸收光谱采用S-G平滑、多元散射校正和基线校正等方法进行预处理,以消除背景噪声,然后采用交叉验证偏最小二乘回归方法进行特征波段压缩;分析比较无信息变量剔除法(UVE)结合交叉验证偏最小二乘回归、连续投影算法(SPA)结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合交叉验证偏最小二乘回归、UVE与SPA组合后结合多元线性回归(MLR)及UVE与SPA组合后结合逐步多元线性回归(SMLR)等多种特征光谱筛选方法选出的蛋白质特征波段的优劣,并与凯氏定氮法测定的小麦籽粒蛋白质含量进行回归分析,构建并优选小麦籽粒蛋白质最佳预测模型。【结果】利用无信息变量剔除(UVE)方法可将与小麦籽粒蛋白质含量无关的信息变量剔除,把籽粒的原始光谱由1 621个波段压缩至717个,在保留了蛋白质信息的同时,实现了特征谱段的初次优选;对逐步多元线性回归(SMLR)、连续投影算法(SPA)、连续投影算法(SPA)+逐步多元线性回归(SMLR)及连续投影算法(SPA)+偏最小二乘回归(PLS)+交叉验证(CV)等特征波段优选算法比较发现,不同的方法获得的特征谱段有差异,构建的模型及精度也明显不同。对经过无信息变量剔除(UVE)法筛选光谱特征谱段,利用SPA消除光谱矩阵中波段共线性影响,再利用SMLR筛选出小麦籽粒蛋白质信息贡献最大的15个特征谱段,所得模型的预测均方根误差(RMSEP)和R~2分别为0.5898和0.9410,模型预测精度最高。【结论】本研究利用UVE、SPA与SMLR方法有效压缩了整粒小麦籽粒光谱矩阵,基于所筛选的蛋白质含量特征谱段数构建的预测模型可以实现无损、快速测定整粒小麦籽粒蛋白质含量,预测模型精度可靠,方法经济有效,为设计田间便携式整粒小麦籽粒蛋白质测定仪的波段选择和开发奠定了基础。
学科主题	农学(农艺学) ; 农作物
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.nais.net.cn/handle/2HMLN22E/129895]
专题	作物科学研究所_栽培生理学系
作者单位	1.中国农业科学院作物科学研究所, 北京, 100081; 2.石河子大学信息科学与技术学院, 新疆, 石河子, 832000; 3.石河子大学, 新疆兵团绿洲生态农业重点实验室, 新疆, 石河子, 832000
推荐引用方式 GB/T 7714	李栓明,郭银巧,王克如,等. 小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究[J]. 中国农业科学,2015,48(12):2317-2326.
APA	李栓明.,郭银巧.,王克如.,谢瑞芝.,戴建国.,...&李少昆.(2015).小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究.中国农业科学,48(12),2317-2326.
MLA	李栓明,et al."小麦籽粒蛋白质光谱特征变量筛选方法研究".中国农业科学 48.12(2015):2317-2326.