[发明专利]一种用近红外光谱技术预测火炬松松脂产量的方法

摘要

本发明公开了一种利用近红外光谱技术预测火炬松松脂产量的方法，该方法是采集火炬松生长锥木芯校正集样品的近红外光谱数据，对火炬松单株产脂量进行常规测定，将采集得到的校正集样品光谱数据进行光谱预处理后与火炬松单株产脂量的常规测定数据相关联，用偏最小二乘法结合交互验证法拟合建立校正模型；利用外部验证集样品对模型进行验证，获得预测模型；近红外光谱扫描待测样品，将光谱特征代入预测模型，获得火炬松松脂产量预测值。本发明方法可在火炬松原料林的育种过程中实现对松树产脂量的快速、准确、无损地测定，预测结果准确可靠，为高产优质火炬松产脂种质资源的快速筛选提供有力科学依据，为高产优质人工脂用原料林的营建提供参考。

主权项

一种用近红外光谱技术预测火炬松松脂产量的方法，其特征在于：包括以下步骤： （1）建立校正模型：选择火炬松单株作为建模研究对象，采用人工割脂法对火炬松单株产脂量进行常规测定；采集火炬松单株的生长锥木芯样品，测定生长锥木芯样品的近红外光谱数据；确定校正集和外部验证集的样本集；用化学计量学软件将采集得到的校正集样品光谱数据进行光谱预处理，再将预处理后的光谱数据与产脂量的常规测定相关联，采用偏最小二乘法结合交互验证法将预处理后的光谱数据和产脂量数据拟合起来建立校正模型；（2）模型的验证：利用未参与建模的外部验证集样品对所建校正模型进行检验，即：以近红外光谱仪扫描验证集样品，获得近红外光谱图，将近红外光谱特征数据输入校正模型获得预测结果，将预测结果和采用人工割脂法对该验证集样品测定得到的常规测定值进行多元回归统计分析，应用内部交叉验证法和外部验证法对模型进行验证和评价；（3）用模型来预测待测的火炬松松脂产量：在预测时，对于待测的火炬松，采集其生长锥木芯样品，以近红外光谱仪扫描其近红外光谱图，将采集到的特征光谱数据输入到模型中，得到该待测火炬松松脂产量预测值； 所述近红外光谱数据的采集条件如下：测样方式为漫反射，光斑直径为3.5cm，光谱扫描范围为950nm‑1650nm，分辨率为5nm，环境温度控制在22‑23℃，环境湿度控制在30%‑70%，每一个木芯样品都采用扫描2次和重复装样2次取平均的光谱收集方式；所述光谱预处理是采用一阶导数FD+平滑SG+多元散色校正MSC的组合法。