基于近红外网络的小麦品质监测

【目的】利用自行建立的中国谷物主产区的近红外分析网络,研究小麦的品质分布监测、品种鉴别及种植省份的区域划分。【方法】应用FOSS公司的Infratec 1241型近红外分析仪构建谷物品质近红外分析网络,该网络主要由网络主机、参比实验室、网络管理中心和分布于中国粮食主产省区的网络子机构成。利用该近红外分析网络并结合GPS定位采样技术和GIS技术,对2009年的冬小麦品质分布进行监测;采用软独立建模分类法(SIMCA)对获取的近红外光谱进行分析,建立小麦品种、所在省份的识别模型。【结果】通过网络中心建立和管理模型,可以有效节约成本并具有统一的准确度和精度,该网络的一致性较好,子机与主机的相关系数高于0.92。基于该网络可构建不同尺度区域下的小麦品质分布图,从而获得不同地区小麦品质的分布信息。根据近红外网络提供的光谱数据,可进一步对小麦的品种和所在省份进行区分,对山东省5个小麦品种的识别正确率>80%,对北京、山东、江苏三省所种植的小麦的区分准确率>90%。【结论】近红外网络在小麦的品质区划分布、品种鉴别及种植省份识别方面具有较大应用潜力,可提供大范围的小麦品质数据支撑,从而为优质优价收购和政府决策提供技术支撑。