【摘 要】
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以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测
【机 构】
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西南大学园艺园林学院,西南大学,中国农业科学院柑橘研究所,国家柑橘工程技术研究中心,
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以晚熟脐橙为试材,采用近红外光谱技术与常规检测分析相结合的方法,对比和评价了基于果面和果汁光谱信息的脐橙可溶性固形物(TSS)含量预测模型精度,并筛选了可溶性固形物预测特征光谱.通过对果面和果汁原始光谱的多元散射校正(MSC)预处理,利用偏最小二乘法(PLS)分别建立了TSS预测模型,其中,当果面光谱主因子为5时,其对于可溶性固形物预测相关系数为最大(R=0.836 7)、预测均方根误差(RMSEP)为最小(RMSEP=0.490 3);而当果汁光谱主因子为8时,其对果汁可溶性固形物的预测相关系数为最大(R=0.905 8)、预测均方根误差为最小(RMSEP=0.523 6).采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)对果面和果汁光谱特征波段组合进行筛选,获得果面光谱建模特征波段组合为1 000~1 107,1 750~1 857,2 071~2 177和2 178~2 284nm,建立的校正集和预测集模型相关系数分别为0.946 2和0.902 0,RMSECV为0.359 6,RMSEP为0.430 9;获得用于果汁光谱建模的特征波段组合为1 000~1 125,1 251~1 375,1 376~1 500和1 626~1 750nm,校正和预测模型相关系数分别为0.989 4和0.959 6,RMSECV为0.163 1,RMSEP为0.312 8.结果表明:试验所筛选出的果面和果汁近红外光谱特征波段组合建立的校正模型,均可用于晚熟脐橙TSS含量的无损检测,果汁光谱对于甜橙果实固形物含量预测精度高于果面光谱,近红外光谱技术用于橙汁固形物检测是可行的.
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