由上海棱光技术有限公司与中国农业大学联合研发的S450型近红外高密度光栅光谱仪,使用高速采集技术可得到高密度光谱(波长范围900~2 500 nm,采集间隔0.1 nm,光谱包含16 001个数据点),本文采用该仪器并以小麦、烟草样品为实验对象,针对高密度光谱的数据特点,采用S.G.(savitzky-golay)平滑、固定窗口组合滑动窗口平滑(FCMWS和一阶导数(FD)等数据处理方法,并应用偏最小二乘法(PLS)对小麦粗蛋白、烟草烟碱及总糖含量进行建模和预测,对仪器整体性能以及数据处理方法的参数优化等,进行了评价和比较研究。结果表明:(1)小麦、烟草样品的原光谱经S.G.平滑结合一阶导数预处理后,模型性能大幅提高,通过对参数拟合阶次 M 和平滑点数 N 进行优化得出,当 M一定时, N可选取范围较宽,且当M=2 和N处于201~801区间时模型效果理想且稳定;(2)FCMWS方法对小麦、烟草样品的原光谱进行两层平均平滑,经调整优化平滑参数 K 1和K 2(K 1 为第一层平滑的固定窗口大小, K 2为第二层滑动窗口大小)得出:两层平滑参数相乘约为150~310时,模型性能稳定且较优,同时FCMWS方法极大地提高了建模速度;(3)以小麦样品为对象,同时在两台S450型光谱仪上采集样品光谱,对比分析了仪器间的性能差异,结果表明光谱经S.G.平滑或FCMWS方法处理后,不同仪器模型间相互预测数据的相对偏差小于2.00%,远低于预测值与参考值间的相对偏差,说明上述两种方法均可降低仪器的台间差异,实现台间模型的稳定传递。研究结果表明,国产S450型高密度光栅光谱仪结合数据平滑去噪技术,已满足小麦、烟草等农产品品质检测和模型传递的性能要求,且该光栅型仪器成本相对较低,对农业领域推广近红外快速检测技术的应用具有实际意义。
