CN107356550A - 一种利用近红外光谱检测油菜茎秆木质素含量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种利用近红外光谱检测油菜茎秆木质素含量的方法，包括以下步骤：建立油菜茎秆木质素含量与油菜茎秆切面的近红外光谱的对应关系；测量待检测的油菜茎秆切面的近红外光谱；根据所述待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱以及油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面的近红外光谱的对应关系，计算待检测的油菜茎秆中的木质素含量。通过本发明的方法，可利用近红外光谱仪检测油菜茎秆切面上的近红外光谱，并根据油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测的油菜茎秆中的木质素含量，与传统使用化学分析法不同，在建立了对应关系后，该方法无需进行再进行复杂的化学实验操作，可高通量的检测。
Description
技术领域
本发明涉及油菜田间管理领域，更特别地，涉及一种利用近红外光谱检测油菜茎秆木质素含量的方法。
背景技术
我国油菜生产机械化程度、单产低，农民种植油菜积极性不高。因此，必须采用抗倒栽培技术，才能进一步推广油菜机械收获技术，提高油菜生产效益，稳定油菜种植面积。
已有研究表明，茎秆中木质素含量对作物抗倒性影响较大。木质素在细胞壁中占有重要地位，与其他生物质成分错综交织成一个致密的结构网，促进细胞骨架的建成，同时保证了植物体内营养物质的长距离运输。前人研究结果表明，抗倒性强的小麦其茎秆中木质素占干物质的百分率高于抗倒性弱的品系；对玉米研究可见，其抗倒性受茎秆中木质素多少影响较大；大豆茎秆中高木质素含量可以提高其抗折力；油菜植株中含有木质素多少对植株抗病虫害能力和抗倒性具有重要影响，直接影响油菜产量和抗倒性。为研究油菜高产、高效、抗倒栽培机理，往往需要测定其茎秆中木质素含量。传统木质素含量指标测定是通过化学分析方法得到。但这种方法费时、费力、费钱，且操作步骤多，误差控制比较困难。
因此，需要一种更简单更精确的方法来测定油菜茎秆木质素含量指标。
发明内容
为解决以上问题，本发明提供了一种利用近红外光谱检测油菜茎秆木质素含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系；
S2：测量待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱；
S3：根据S2得到的所述待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱以及S1得到的油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测的油菜茎秆中的木质素含量。
通过本发明的方法，可利用近红外光谱仪检测油菜茎秆切面上的近红外光谱，并根据油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测油菜茎秆中木质素含量，与传统使用化学分析法不同，在建立了对应关系后，该方法无需再进行复杂的化学实验操作，可实现高通量检测。
在一个具体实施方案中，S1包括以下步骤：
S11：采集多个与待测油菜同品种的油菜茎秆样品；
S12：测量所述多个油菜茎秆样品的近红外光谱；
S13：测量所述油菜茎秆样品中的木质素含量；
S14：根据S12和S13的结果建立所述油菜茎秆的木质素含量与近红外光谱的对应关系。使用相同的品种的油菜茎秆样品来建立对应关系可使预测结果更准确。
在一个优选实施方案中，S12中对每个油菜茎秆样品采集7个切面的近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新鲜横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。
在一个优选实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱的波段为7501.7cm-1-6097.8cm-1，4601.3cm-1-4423.9cm-1。
在一个实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱不进行预处理，或者进行了以下预处理方法中的任一种或几种组合的预处理：一阶导数法、矢量归一化法、减去一条直线法、多元散射校正法、消除常数偏移量法、最小-最大归一化法、MSC法、二阶导数法。
在一个优选实施方案中，用于建立所述对应关系的近红外光谱不进行预处理。切面近红外光谱与木质素含量对应关系模型的构建中，不对光谱预处理得到的模型比使用常用的预处理方法得到的模型更佳，采取最原始的光谱有利于模型建立。在本发明中，获得光谱信息的油菜茎秆是完整的。在进行扫描时，由于样品池的大小是恒定的，而油菜茎秆直径粗细各不相同，在样品池上方加盖镀金积分球，防止自然光进入样品池中干扰结果。
在一个具体实施方案中，S14中油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系为通过偏最小二乘法建立的预测模型。
在一个优选实施方案中，在建立所述预测模型过程中，主成分数为1、2、3或4。
在一个优选实施方案中，所述多个油菜茎秆样品被分成校正集和验证集，并且校正集与验证集的数量比为2.5-4:1。
在一个优选实施方案中，S2中对待测油菜茎秆7个切面的采集近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。
附图说明
图1为油菜茎秆样品木质素含量正态分布图；
图2为180个样品预测值与实测值的相关性；
图3为180个样品预测残差与实测值的关系；
图4为剔除30个异常样品后的150个样品预测值与实测值的相关性；
图5为剔除30个异常样品后的150个样品预测残差与实测值的关系；
图6为主成分对相关系数的影响；
图7为主成分对RMSECV的影响。
具体实施方式
以下结合实例对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
构建油菜近红外光谱及茎秆木质素含量关系所用试验材料通过如下试验获得。
1.试验地点及供试材料
试验在华中农业大学试验基地进行。供试品种为甘蓝型油菜杂交种华油杂62、沣油520，甘蓝型油菜常规品种华航901、华双5号，及由150个株系构成的DH群体，由华中农业大学提供。
2.试验设计
2.1不同油菜品种不同肥料用量试验获得不同特征的油菜茎秆
采用四因素裂区试验设计，3次重复，以4个油菜品种(沣油520，华航901，华双5号)为主区；以施肥种类(氮、磷、钾)为主裂区；以氮(纯氮为0kg/hm2、180kg/hm2、360kg/hm2)、磷(P2O5用量为0kg/hm2、120kg/hm2、240kg/hm2)和钾(K2O用量为0kg/hm2、150kg/hm2、300kg/hm2)为副裂区，108个氮磷钾处理，田间管理方式按照常规。
2.2利用氮肥及密度裂区试验获得不同特征的油菜茎秆
以华油杂62位试验材料，采用裂区设计，以120kg/hm2、240kg/hm2、360kg/hm2三个氮肥为主区，以15×104株hm-2，30×104株hm-2，45×104株hm-2三个密度为副区，3次重复。分别于2013年9月21日、2014年9月25日播种。以含氮量为46.7％的尿素为氮源，氮肥按基肥∶苗肥∶薹肥为6∶2∶2施用。磷肥(P2O5)和钾肥(K2O)用量均为150kg/hm2。其他管理同常规。
2.3利用油菜DH群体株系获得不同特征的油菜茎秆
两亲本和DH群体株系于2014年9月28日播种，次年五月份收获。采取完全随机排列，3次重复。基肥施用(15-15-15)复合肥750kg/hm2，苗期时追施尿素75kg/hm2，硼砂用量7.5kg/hm2，田间管理方式按照常规。
3.试验样品的采集与收藏
于成熟期进行取样，于105℃杀青，80℃烘至恒重，干燥保存。
4.油菜茎秆的近红外光谱采集
近红外光谱仪为德国布鲁克仪器公司生产的BRUKERFT-NIR(VECTOR33N型)傅里叶近红外光谱仪，配有有PbS检测器、石英旋转样品杯、镀金积分球、OPUS分析软件、波数为12000cm-1—4000cm-1。根据仪器性能及扫描油菜产品常用参数(吕丽娜等2004；丁小霞等2004)设定近红外光谱的扫描参数：分辨率：8cm-1；样品扫描次数：64Scans；背景扫描次数：64Scans；数据保存范围：12000cm-1—4000cm-1，光谱类型：Aborbance；光源：Tungsten(NIR)；分束器：石英(Quartz)；狭缝：1.4mm；检测通道：External3；检测器：PbS；-3350；0.9；扫描速度：6:10.0KHz；光谱数据点数：1960。每次扫描前将近红外光谱预热20min以上，再在室温下进行扫描，每次样品杯放在同一检测位置，将油菜茎秆的高度剪为刚好放在样品杯里，上方用镀金积分球覆盖，防漏光，每个油菜茎杆扫描7个切面得到7条光谱，确保扫描信息完整，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。
5.油菜茎杆木质素含量的测定
木质素含量的直接测定按照Wu Z等2013年提供的方法进行。
6.油菜茎秆木质素含量的近红外光谱定量分析
6.1化学法实测木质素含量的结果
采用化学分析方法测定240个样品木质素含量，初步统计，结果如表1，240个样品木质素含量范围为18.641％-34.961％，样品含量范围广。同时从图1中可以看出，木质素含量分布符合正态分布，数据具有代表性。
表1 240个样品木质素含量的实测结果统计
6.2异常样品的剔除
将240个光谱信息分为两个部分，分别为验证集和校正集，为避免分为校正集和验证集的偏差，将样品含量从小到大依次排列，每四个为一组，在四个样品中随机选取一个数值作为验证集、剩余三个作为校正验，保证样本划分的合理性。本例中，校正集样品为180个，验证集样品为60个，比例为3:1。数据见表2。
表2 240个样品的校正集与验证集的划分
样品剔除前，如图2和3所示，当主成分数为3时，相关系数R为0.860，内部交叉验证均方差RMSECV为1.610％，预测残差约为3.500％。因此，必须要删除异常样品，提高模型精确度。
为了避免异常样品存在对于实验结果影响，采用基于预测浓度残差的方法来剔除样品，每剔除一次数据，进行一次留一法交叉验证，若相关系数增大，内部交叉验证均方差减小，则剔除样品(夏俊芳，2007)。基于上述原则，剔除出30个样本数据后，剩余150个样品采用偏最小二乘法建立模型。结果如图4和5所示，主成分数为3时，相关系数提高到0.923，内部交叉验证均方差减少到1.250％，预测模型精度提高，预测残差减小到3.000％。
6.3光谱预处理的评估
分别采用消除常数偏移量、减去一条直线等10种方法对剔除异常样本后的光谱进行预处理。结果见表3。
表3预处理方法对预测模型的影响
据表3，不进行预处理得到的模型相关系数最大，为0.923，内部验证均方差最小，为1.270％。在建立木质素含量模型时，最好采用无光谱预处理方法。
6.4光谱波段的优化
建立模型时，将光谱波段优化，可减少运算量，提取更准确光谱信息。利用无预处理和偏最小二乘法建立模型，将光谱分为45个波段，确定适宜波段。结果如表4。
表4不同光谱波段对RMSECV的影响
分为45个不同波段后，不同波段有不同的RMSECV值，最佳波段为7501.7cm-1-6097.8cm-1，4601.3cm-1-4423.9cm-1，它所对应的RMSECV值最小，为1.250％。
6.5主成分的优化
用无光谱预处理的方法和光谱波段为7501.7cm-1-6097.8cm-1和4601.3cm-1-4423.9cm-1范围，以相关系数R最大和内部交叉验证均方差RMSECV最小的标准来确定最佳主成分，连续选取1到10十个数，偏最小二乘法建立模型，模型预测结果如图6和7所示，在主成分数取3时相关系数最大为0.923，内部交叉验证均方差最小为1.270％，效果最佳。
综上，油菜茎秆木质素含量近红外光谱建立，最佳光谱处理方法是无光谱预处理，光谱波段在7501.7cm-1-6097.8cm-1和4601.3cm-1-4423.9cm-1，主成分数是3时，建立模型相关系数R最大为0.923，内部交叉验证均方差RMSECV最小为1.270％。
6.6校正模型的验证
将验证集中60个样品光谱图导入所建立的模型中，结果见表5。
表5模型验证结果
由表中可以看出，残差有正有负，经过计算，验证集相关系数R为0.760，RMSEP为1.691％，达到测定要求。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种利用近红外光谱检测油菜茎秆木质素含量的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：建立油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系；
S2：测量待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱；
S3：根据S2得到的所述待检测的油菜茎秆切面上的近红外光谱以及S1得到的油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系，计算待检测的油菜茎秆中的木质素含量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1包括以下步骤：
S11：采集多个与待测油菜同品种的油菜茎秆样品；
S12：测量所述多个油菜茎秆样品的近红外光谱；
S13：测量所述油菜茎秆样品中的木质素含量；
S14：根据S12和S13的结果建立所述油菜茎秆的木质素含量与近红外光谱的对应关系。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，S12中对每个油菜茎秆样品采集7个切面的近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，用于建立所述对应关系的近红外光谱的波段为7501.7cm-1-6097.8cm-1，4601.3cm-1-4423.9cm-1。
5.根据权利要求2所述的方法，用于建立所述对应关系的近红外光谱进行了以下预处理方法中的任一种或几种组合的预处理：一阶导数法、矢量归一化法、减去一条直线法、多元散射校正法、消除常数偏移量法、最小-最大归一化法、MSC法、二阶导数法。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，用于建立所述对应关系的近红外光谱未进行预处理。
7.根据权利要求2-6中任一项所述的方法，其特征在于，S14中油菜茎秆木质素含量与菜茎秆切面上的近红外光谱的对应关系为通过偏最小二乘法建立的预测模型。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在建立所述预测模型过程中，主成分数为1、2、3或4。
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述多个油菜茎秆样品被分成校正集和验证集，并且校正集与验证集的样品数量比为2.5-4:1。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S2中对待测油菜茎秆7个切面的采集近红外光谱，所述油菜茎秆样品的近红外光谱由所述7个切面的近红外光谱平均得到，所述7个切面分别为所述油菜茎秆样品的两端横切面，从所述油菜茎秆样品上不同部位横切两次得到的两个新横切面，以及从所述油菜茎秆样品的三个区段取的三个纵切面。
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2017
- 2017-06-12 CN CN201710438468.2A patent/CN107356550A/zh active Pending
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