近紅外光譜快速判定玉米種子品質與種類方法研究.pdf

1、玉米在我國農作物中占有重要地位，發(fā)展玉米種子品性評價（如玉米種子純度、活力）及優(yōu)良品種培育技術（如單倍體育種技術）是保證玉米產業(yè)持續(xù)增長和發(fā)展的關鍵。目前，傳統(tǒng)種子純度與活力評價方法存在費時、費力，部分具有破壞性，準確性差等問題，而單倍體玉米種子依靠人工分選效率低、錯誤率高，不能滿足玉米種子產業(yè)快速發(fā)展的需求。近紅外光譜技術因其快速、無損等特點具有解決上述問題的潛力，但種子外形變化大、成分分布不均及高速采譜曝光時間短等因素是限制其發(fā)展的

2、技術瓶頸。
　　本論文利用近紅外光譜分別對玉米雜交種純度、單倍體玉米種子及玉米種子活力進行研究。從玉米育種企業(yè)收集990粒和432粒種子分別用于玉米雜交種純度和單倍體研究，并分別使用臺式FT-NIR光譜儀和自行設計制造的動態(tài)光譜采集裝置采集種子的靜態(tài)（手動）和動態(tài)光譜（自動）;另收集1300粒干種子和170粒吸脹種子，使用FT-NIR光譜儀分別逐粒采集靜態(tài)光譜，用于研究玉米種子活力。研究結果:①對手動和多次平均采集的靜態(tài)光譜，采用

3、常規(guī)光譜預處理方法（包括MSC、SNV及Savitzky-Golay導數(shù)）和SIMCA建模方法，建立的籽粒雜交種純度及單倍體玉米籽粒模型的正確識別率均在90％以上;②對自動采集的高速(約20粒/s)運動種子的動態(tài)光譜，使用與①相同的方法建模，其正確識別率下降至85％。③分別利用CARS及小波變換處理各自（純度和單倍體）的動態(tài)光譜，建立的玉米雜交種純度及單倍體玉米籽粒的SIMCA模型的正確識別率分別在90％及93％以上;④對于玉米種子活力

4、，利用CARS、小波變換及常規(guī)預處理方法處理其靜態(tài)光譜，采用SIMCA方法建立的干種子和吸脹種子活力識別模型的正確識別率在55％和75％以上。結論:與靜態(tài)光譜相比，動態(tài)光譜噪聲增大1個數(shù)量級，常用處理方法難以消除其影響。本文研究的方法可有效消除其影響，實現(xiàn)了近紅外光譜對玉米種子純度和單倍體玉米籽粒的準確、快速識別，是該領域中的重大技術突破，對玉米種業(yè)發(fā)展具有重要意義;吸脹可明顯提高玉米種子活力模型的正確識別率，尚需進一步研究提高其識別率