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红色和黑色种皮花生籽仁含油量检测模型的构建
1
作者
刘雨
侯名语
+4 位作者
崔顺立
刘盈茹
李秀坤
刘怡诺
刘立峰
《花生学报》
北大核心
2025年第1期79-86,116,共9页
含油量是花生品种的重要品质指标,高效无损检测花生含油量是花生种质鉴定及品种选育的重要研究内容。粉色种皮花生含油量近红外检测模型已得到广泛应用,而红色和黑色种皮花生含油量的近红外模型的构建及育种应用较少。本研究选用98份黑...
含油量是花生品种的重要品质指标,高效无损检测花生含油量是花生种质鉴定及品种选育的重要研究内容。粉色种皮花生含油量近红外检测模型已得到广泛应用,而红色和黑色种皮花生含油量的近红外模型的构建及育种应用较少。本研究选用98份黑色种皮花生和92份红色种皮花生为材料构建特色花生含油量近红外检测模型。98份黑色种皮花生含油量为40.05%~53.6%,92份红色种皮花生含油量为36.09%~51.37%。黑色种皮花生光谱值预处理方法为平滑滤波导数(Savitzky-Golay Derivative)、标准正态变量变换(SNV)及去趋势(De-trending)的组合,红色种皮花生光谱值预处理方法为平滑滤波导数(Savitzky-Golay Derivative)与去趋势(De-trending)的组合。采用最小二乘偏回归检验方法构建定标模型,黑色种皮花生定标模型的决定系数(R^(2))为0.9191,RMSEC为0.712,外部验证决定系数(R^(2))为0.93;用粉色种皮花生、红色种皮花生含油量近红外模型进行交叉验证,决定系数分别为0.2335、0.0156。红色种皮花生定标模型的决定系数(R^(2))为0.839,RMSEC为1.437,外部验证决定系数(R^(2))为0.805;用粉色种皮花生、黑色种皮花生含油量近红外模型进行交叉验证,决定系数分别为0.241、0.079。验证结果表明红色、黑色花生含油量的近红外检测模型准确可靠,可用于特色种皮花生含油量的品种选育。
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关键词
黑色种皮花生
红色
种
皮花
生
含油量
近红外模型
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职称材料
题名
红色和黑色种皮花生籽仁含油量检测模型的构建
1
作者
刘雨
侯名语
崔顺立
刘盈茹
李秀坤
刘怡诺
刘立峰
机构
河北农业大学农学院/省部共建华北作物改良与调控国家重点实验室
出处
《花生学报》
北大核心
2025年第1期79-86,116,共9页
基金
国家现代农业产业技术体系建设专项(CARS-13)
河北省现代农业产业技术体系建设专项(HBCT2024040205)
+1 种基金
河北省现代种业科技创新专项(21326316D-2)
河北省农业成果转化项目(V1648016174968)。
文摘
含油量是花生品种的重要品质指标,高效无损检测花生含油量是花生种质鉴定及品种选育的重要研究内容。粉色种皮花生含油量近红外检测模型已得到广泛应用,而红色和黑色种皮花生含油量的近红外模型的构建及育种应用较少。本研究选用98份黑色种皮花生和92份红色种皮花生为材料构建特色花生含油量近红外检测模型。98份黑色种皮花生含油量为40.05%~53.6%,92份红色种皮花生含油量为36.09%~51.37%。黑色种皮花生光谱值预处理方法为平滑滤波导数(Savitzky-Golay Derivative)、标准正态变量变换(SNV)及去趋势(De-trending)的组合,红色种皮花生光谱值预处理方法为平滑滤波导数(Savitzky-Golay Derivative)与去趋势(De-trending)的组合。采用最小二乘偏回归检验方法构建定标模型,黑色种皮花生定标模型的决定系数(R^(2))为0.9191,RMSEC为0.712,外部验证决定系数(R^(2))为0.93;用粉色种皮花生、红色种皮花生含油量近红外模型进行交叉验证,决定系数分别为0.2335、0.0156。红色种皮花生定标模型的决定系数(R^(2))为0.839,RMSEC为1.437,外部验证决定系数(R^(2))为0.805;用粉色种皮花生、黑色种皮花生含油量近红外模型进行交叉验证,决定系数分别为0.241、0.079。验证结果表明红色、黑色花生含油量的近红外检测模型准确可靠,可用于特色种皮花生含油量的品种选育。
关键词
黑色种皮花生
红色
种
皮花
生
含油量
近红外模型
Keywords
peanut with black testa
peanut withredtesta
oilcontent
near-infrared model
分类号
S565.2 [农业科学—作物学]
Q547 [生物学—生物化学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
红色和黑色种皮花生籽仁含油量检测模型的构建
刘雨
侯名语
崔顺立
刘盈茹
李秀坤
刘怡诺
刘立峰
《花生学报》
北大核心
2025
0
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