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光谱预处理对苹果可溶性固形物含量VIS/NIR预测模型的影响

Northern Horticulture(2016)

Cited 2|Views12
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Abstract
可溶性固形物含量是苹果内部品质的重要指标,以“红富士”苹果为试材,测定了从果实膨大定型期到采收期整个成熟阶段,不同生长天数苹果的可见近红外反射光谱;对光谱进行了预处理,包括导数处理、标准正态变换、多元散射校正等方法;利用偏最小二乘法(PLS)建立了苹果可溶性固形物含量的预测模型.结果表明:使用一阶导数和二阶导数处理后的光谱进行预测的准确度高于原始光谱,相关系数分别为0.915 9、0.934 4.
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