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作物杂志,2018, 第2期: 166–170 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2018.02.029

• 种子科技 • 上一篇    下一篇

基于近红外光谱与SIMCA和PLS-DA的水稻品种鉴别

曲歌,陈争光,王雪   

  1. 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院,163319,黑龙江大庆
  • 收稿日期:2017-10-20 修回日期:2018-01-02 出版日期:2018-04-20 发布日期:2018-08-27
  • 作者简介:曲歌,硕士生,主要从事基于近红外光谱技术的水稻种子品质的研究工作
  • 基金资助:
    国家重点研发计划(2016YFD0701301-03)

Identification of Rice Varieties Using NIR Spectroscopy and SIMCA, PLS-DA Methods

Qu Ge,Chen Zhengguang,Wang Xue   

  1. College of Electrical and Information Engineering, Heilongjiang Bayi Agricultural University,Daqing163319, Heilongjiang, China
  • Received:2017-10-20 Revised:2018-01-02 Online:2018-04-20 Published:2018-08-27

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11

PDF (PC)

238

摘要：

以垦粳5号、垦粳6号、垦粳9号和鸿育001-1共4个水稻品种为研究对象,采用近红外光谱技术分别结合SIMCA和偏最小二乘法判别分析法（PLS-DA）对4个水稻品种进行鉴别。采用SIMCA分类法,实现了4个水稻品种100%的区分;采用PLS-DA方法对校正样本建立判别模型,其校正集结果和参考值之间的相关系数最小值为0.95,验证集结果与参考值之间的相关系数最小值为0.94,对验证集中4个水稻品种的识别率为100%。试验结果表明,应用近红外光谱技术结合SIMCA分类法和PLS-DA法均可实现对水稻品种的快速鉴别。

关键词: 近红外光谱, 水稻品种, PLS-DA, SIMCA, 品种鉴别

Abstract:

Four varieties of rice, including Kengjing 5, Kenjing 6, Kenjing 9 and Hongyu 001-1, seeds were selected as research object in this paper. Two discrimination methods, such as Soft Independent Modeling of Class Analogy (SIMCA) and Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), were employed to identify the four varieties of rice seeds based on the spectroscopy data of the rice seeds. The discrimination result of four kinds of rice by using SIMCA method is 100%. The correlation coefficients were more than 0.95 and 0.94 for calibration and reference value, validation and reference value, respectively, and the recognition rate of four kinds of rice in the validation set was 100% when using PLS-DA discriminant method to establish discriminant model. The results indicated that the rapid identification of rice varieties can be achieved by using near infrared spectroscopy combined with SIMCA and PLS-DA.

Key words: Near infrared spectroscopy, Rice varieties, PLS-DA, SIMCA, Variety identification

图1

所有水稻样本的近红外光谱"

图2

所有水稻样本的前3个主成分（PC）得分示意"

表1

基于2种预处理方法选取不同主成分数所建模型的识别率（α=0.05）"

预处理方法
Pretreatment
method		 水稻品种
Rice variety		 识别率Recognition rate (%)
2 3 4 5 6
垦粳5号Kenjing 5 95 99 99 100 99
MSC 垦粳6号Kenjing 6 71 97 97 98 100
垦粳9号Kenjing 9 92 97 99 99 99
鸿育001-1 Hongyu 001-1 97 98 100 98 100
垦粳5号Kenjing 5 94 99 99 100 99
SNV 垦粳6号Kenjing 6 65 97 97 98 100
垦粳9号Kenjing 9 92 97 99 99 99
鸿育001-1 Hongyu 001-1 97 97 100 98 100

表2

PLS-DA判别模型校正及验证结果"

样本集Sample set 模型参数Model parameters 垦粳5号Kenjing 5 垦粳6号Kenjing 6 垦粳9号Kenjing 9 鸿育001-1 Hongyu 001-1
校正集Calibration set R2 0.95 0.90 0.93 0.95
相关性Correlation 0.98 0.95 0.96 0.98
偏差Bias 2.63×10-6 -2.27×10-6 3.26×10-6 -3.61×10-6
验证集Validation set R2 0.95 0.89 0.92 0.95
相关性Correlation 0.97 0.94 0.96 0.97
偏差Bias 7.39×10-5 2.9×10-4 -3.17×10-6 -4.66×10-5

图3

4个水稻品种样本分类变量的PLS预测值与参考值的回归"

图4

验证集中水稻样本的PLS-DA模型判别结果"

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