烟叶总氮的近红外光谱检测模型研究

探索建立一种有效的烟叶总氮含量近红外光谱检测模型,并寻找1100～2500nm波段中预测烟叶总氮含量的有效波长.采用多种不同的光谱处理方法,并选择较优的一阶导数光谱处理原始光谱,再用偏最小二乘回归建立模型和Martens不确定性检验方法选择有效波长.基于全部波长建立的模型,训练集r=0.9930,RMSE=0.0490;交叉验证r=0.9708,RMSE=0.0996;预测集r=0.9747,RMSE=-0.0884.基于有效波长建立的模型,训练集r=0.9937,RMSE=0.0464;交叉验证r=0.9744,RMSE=0.0938;预测集r=0.9610,RMSE=0.1116,预测值与化学值的绝对误差小于0.227％,相对误差未超过0.1％.表明使用近红外光谱分析技术检测烟叶总氮含量较好,采用Martens不确定性检验方法选择有效波长,并利用有效波长预测烟叶总氮含量是可行的.