[发明专利]基于近红外光谱技术的赤霉病麦粒快速鉴别方法

权利要求书

1.一种基于近红外光谱技术的赤霉病麦粒快速鉴别方法，其特征在于：征集赤霉病小麦样品，近红外光谱仪采集小麦样品多籽粒和单籽粒光谱数据；光谱数据预处理后进行聚类分析，初步观察小麦样品分类情况；在预处理光谱数据的基础上确定出赤霉病粒判别敏感波段，以敏感波段为变量输入，建立多籽粒和单籽粒赤霉病粒判别模型，最终实现赤霉病粒的快速鉴别。

2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱技术的赤霉病麦粒的快速鉴别方法，其特征在于：该鉴别方法的具体步骤如下：

（1）样品预处理：征集患有赤霉病的麦粒，剔除麦粒中的石子、草籽、土块杂质，自然晾晒至麦粒水分稳定在10%～13%，每个样品分拣出普通麦粒及赤霉病麦粒各一份或挑选普通麦粒单个籽粒及赤霉病单个籽粒100粒～200粒；

（2）近红外光谱数据采集：使用近红外光谱仪采集多籽粒或单籽粒光谱数据；

（3）光谱预处理：分别对光谱进行预处理，其预处理方法包括多元校正散射（MSC）、标准化（Normalize）、平滑、归一法、求导和不对光谱做任何处理，对预处理后的光谱矩阵聚类分析；然后进行建模，以所建模型的优劣选择最佳预处理方法；

（4）聚类分析：为判别样本是否具有可分类性，对预处理后的近红外光谱数据集进行聚类分析，其方法包括WORD法、质心聚类、组间联接法、组内连接法；

（5）敏感波长优选

为确定鉴别赤霉病麦粒的敏感波段，对预处理后的多籽粒光谱数据或单籽粒光谱数据采用PLS特征提取、主成分分析、差值法三种化学计量学或数学方法优选波长，确定出用于赤霉病麦粒判别的敏感波段；

（6）模型构建

（6.1） 多籽粒模型构建

以敏感波段近红外吸收为输入变量，在多籽粒小麦样本光谱数据的基础上，构建化学计量学判别模型，实现赤霉病麦粒的判别；

（6.2 ）单籽粒模型构建

以敏感波段近红外吸收为输入变量，在单籽粒小麦样本光谱数据的基础上，构建化学计量学判别模型，实现赤霉病麦粒的判别。

3.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱技术的赤霉病麦粒的快速鉴别方法，其特征在于：所述近红外光谱仪波长范围：950nm～1650nm。

4.根据权利要求1或2所述的基于近红外光谱技术的赤霉病麦粒的快速鉴别方法，其特征在于：多籽粒光谱中样本小麦籽粒数大于2；单籽粒小麦籽粒数为1。