近红外光谱法：精确评估向日葵与大豆作物品质的校准模型

本文研究主要关注利用近红外反射光谱（NIR）技术来评估和区分向日葵和大豆植物的多种品质特性，这对于有机农业生产系统的饲草质量管理和牲畜营养调控具有重要意义。作者在《美国分析化学杂志》(American Journal of Analytical Chemistry, 2017) 上发表了一篇论文，探讨了通过校准模型的发展和验证过程。 研究首先概述了大豆和向日葵作为夏季一年生作物的双重功能，它们不仅可以用作传统的蛋白质和/或油料作物，还在有机饲料生产中扮演着关键角色。为了提升畜牧业的效率，迫切需要快速、低成本的草料质量评估手段。因此，作者采用NIR光谱分析法，针对有机种植的向日葵和大豆叶片及生殖器官的27种草料质量参数进行了深入研究。 实验设计包括对常规耕作和免耕处理的作物样本进行采集，涵盖了大豆和黑麦三叶草的轮作模式，以及向日葵种植前的小麦覆盖。采集样本在120个不同处理条件下，包括多个采样日期，收集的光谱数据覆盖了61-85个随机选择的样品，涵盖了可见光谱和NIR区域。 在数据分析阶段，研究采用了改进的偏最小二乘回归（MPLS）方法，比较了九种不同的数学处理策略，最终发现“2,4,4,1”处理方法在除淀粉和单糖外所有模型中表现出最佳的校准效果（R²范围为0.699-0.999）。这个方法涉及对原始光谱进行一阶和二阶导数计算，每两个数据点间隔进行计算，然后应用移动平均值进行平滑处理。 通过内部交叉验证，校准模型得到了验证，随后用独立的28-35个样品进行了预测。这些预测结果表明，NIR光谱分析能够有效地反映出向日葵和大豆植物的多种品质属性，从而为生产者提供科学依据，优化作物管理策略，确保有机农业系统的可持续性和效益最大化。 这项研究对于农业生产实践具有实际价值，它展示了如何利用现代科技手段简化植物品质评估过程，降低检测成本，进而促进农业生产的高效与环保。未来的研究可以进一步探索如何将这一技术推广到其他作物种类，以及优化模型的预测性能，为全球农业生产带来更多的创新解决方案。