大白菜叶片不同生育期膳食纤维含量的多光谱检测
  • 欧亚国际

    欢迎您来到欧亚国际科技官方网站!

    土壤仪器电话

    010-82794912

    品质至上,客户至上,您的满意就是我们的目标

    技术文章

    当前位置:  首页 > 技术文章

    大白菜叶片不同生育期膳食纤维含量的多光谱检测

    发表时间:2024-04-03 08:49:40点击:235

    来源:北京欧亚国际科技有限公司

    分享:

    1712018523503512.png 

    采用多光谱成像技术,结合化学计量值,构建了不同生育期大白菜叶片膳食纤维含量变化的预测模型。基于所有光谱波段(365–970 nm)和特征光谱波段(430、880、590、490、690 nm),利用随机森林(RF)、反向传播神经网络、径向基函数和多元线性回归4种机器学习算法建立了8个定量预测模型。最后,构建了基于全谱段的RF学习算法定量预测模型,该模型具有较好的预测精度和模型鲁棒性,预测性能R为0.9023,均方根误差(RMSE)为2.7182 g/100 g,残差预测偏差(RPD)为3.1220>3.0。综上所述,该模型能够有效检测大白菜不同生育期膳食纤维(DF)含量的变化,为田间蔬菜分选分级提供技术支持。

     1712105248853905.png

    1712105286129843.png

    Multispectral detection of dietary fiber content in Chinese cabbage leaves across different growth periods

    Food Chemistry ( IF 8.8 ) Pub Date : 2024-02-28 , DOI: 10.1016/j.foodchem.2024.138895  

    Multispectral imaging, combined with stoichiometric values, was used to construct a prediction model to measure changes in dietary fiber (DF) content in Chinese cabbage leaves across different growth periods. Based on all the spectral bands (365970 nm) and characteristic spectral bands (430, 880, 590, 490, 690 nm), eight quantitative prediction models were established using four machine learning algorithms, namely random forest (RF), backpropagation neural network, radial basis function, and multiple linear regression. Finally, a quantitative prediction model of RF learning algorithm is constructed based on all spectral bands, which has good prediction accuracy and model robustness, prediction performance with R of 0.9023, root mean square error (RMSE) of 2.7182 g/100 g, residual predictive deviation (RPD) of 3.1220 > 3.0. In summary, this model efficiently detects changes in DF content across different growth periods of Chinese cabbage, which offers technical support for vegetable sorting and grading in the field.

    Videometer公司总部位于丹麦,是一家专注于光谱成像、自动视觉测量和质量监控的高科技公司,为多个工业领域开发高性能视觉成像系统,产品广泛应用于植物表型研究、种子表型组学研究、种质资源库、生态学研究以及食品监测如肉类、海鲜、蔬菜、水果、酸奶的商检、科研等领域。海鲜和食品领域也是研究的重点领域。光谱成像技术、设备广泛用于质构、颜色、形态、光泽、形状以及表面化学精确测量等。目前公司多光谱表型成像产品有VideometerLab 4台式多光谱成像平台、VideometerLab Mini、Videometer SeedLab种子检验与表型平台、便携式多光谱成像系统Videometer Lite、VideometerLab 500大成像面积多光谱成像平台、VideometerMic显微多光谱成像平台、VideometerMR根系多光谱成像系统、VideometerLiq固、液两用多光谱成像分析平台(多光谱液体稳定性分析仪)、VideometerMiniLiq便携式多光谱液体稳定性分析仪、Videometer Lab UV紫外多光谱成像系统、VideometerLab XY高通量颗粒多光谱成像系统等。

    北京欧亚国际科技有限公司作为Videometer中国区总代理,将与Videometer公司以及各国兄弟合作伙伴一起,推进主流多光谱成像技术在全世界各个领域的应用。

    • 土壤仪器品牌德国steps
    • 土壤仪器品牌奥地利PESSL
    • 土壤仪器品牌荷兰MACView
    • 土壤仪器品牌德国INNO_Concept
    • 土壤仪器品牌比利时WIWAM
    • 土壤仪器品牌德国GEFOMA
    • 土壤仪器品牌奥地利schaller
    • 土壤仪器品牌荷兰PhenoVation
    • 土壤仪器品牌法国Hi-phen系统
    • 土壤仪器品牌Videometer
    • 土壤仪器品牌比利时INDUCT(OCTINION)
    • 土壤仪器品牌美国EGC
    • 土壤仪器品牌HAIP
    • 土壤仪器品牌植物遗传资源学报
    欧亚国际