[发明专利]用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法

权利要求书

1.用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤，

S1：采集玉米茎秆样品的近红外光谱；

S2：通过近红外光谱的3D盒形图，从玉米茎秆样品中选出分布广泛，且具有代表性的玉米茎秆材料；

S3：对步骤S2中选出的玉米茎秆材料中的营养品质分别进行含量测定；

S4：利用TQ Analyst软件构建近红外反射光谱模型的各项参数；

S5：根据步骤S4中构建的参数建立玉米茎秆材料中营养品质的定标模型；

S6：对优化后的模型进行检验。

2.根据权利要求1所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：所述营养品质包括酸性洗涤纤维、中性洗涤纤维和粗蛋白。

3.根据权利要求2所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：步骤S1采集玉米茎秆样品的近红外光谱的具体操作包括，

S11：乳熟末期，每个玉米品种选取有代表性的三株，从地上5cm处收割，去除叶片和果实，获得玉米茎秆样品；

S12：将玉米茎秆样品用铡草机切成块，105℃杀青30min，风干，65℃烘至恒重，然后用粉碎机磨碎，过40目筛；

S13：将每个充分磨碎的玉米茎杆样品混合均匀后放入样品杯，压实；

S14：使用近红外光谱仪采集玉米茎秆样品的近红外反射光谱；

S15：计算每个品种的3个样品采集到的平均光谱。

4.根据权利要求3所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：玉米茎秆样品的近红外反射光谱采样方式为积分球漫反射法，光谱区域为4000-10000cm-1，分辨率为32cm-1，扫描次数为64次，优化增益为2X。

5.根据权利要求3所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：步骤S4中构建的近红外反射光谱模型中的参数包括模型建立方法、光谱处理方法、光谱范围和因子数。

6.根据权利要求5所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：所述模型建立方法采用偏最小二乘回归法。

7.根据权利要求5所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：所述酸性洗涤纤维的光谱处理方法为一阶求导+标准正则变换+NorrisDerivative滤波平滑处理；

所述中性洗涤纤维的光谱处理方法为二阶求导+标准正则变换+Norris Derivative滤波平滑处理；

所述粗蛋白的光谱处理方法为一阶求导+标准正则变换+Norris Derivative滤波平滑处理。

8.根据权利要求5所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：所述酸性洗涤纤维的光谱范围为4165.49～5354.05；所述中性洗涤纤维的光谱范围为4134.28～5430.56；所述粗蛋白的光谱范围为4151.31～5461.42。

9.根据权利要求5所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：所述酸性洗涤纤维的因子数为10，所述中性洗涤纤维的因子数为7，所述粗蛋白的因子数为5。

10.根据权利要求5所述的用于测定玉米茎秆营养品质的近红外反射光谱模型的建立方法，其特征在于：步骤S6中采用交叉验证拟合对优化后的模型进行检验。