1.一种利用近红外光谱技术测定单穗玉米籽粒直链淀粉含量的方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)收集玉米单穗籽粒材料;
(2)采集样品近红外光谱;
(3)用常规化学法测定样品直链淀粉含量;
(4)对所得近红外光谱进行预处理,消除干扰因素;
(5)建立玉米单穗籽粒的直链淀粉含量化学值与近红外光谱之间的校正模型并检验;
(6)对模型进行外部验证;
(7)采集待测样品的近红外光谱,用建立的近红外模型快速测定待测样品直链淀粉含量。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(1)所述,收集单穗籽粒材料100份以上,材料应包含自交系和杂交种,且材料间粒型、颜色等应有所差异。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(2)所述,应用近红外谷物品质分析仪采集玉米单穗籽粒样品近红外光谱,扫描谱区范围950~1650 nm,分辨率2 nm,每个样品重复装样3次,每次装样扫描2次,保存平均光谱。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(3)所述,双波长碘比色法测定样品直链淀粉含量,测定波长分别为620nm和510nm,样品按照化学值从小到大排列,每隔 3个取 1 个组成验证集用于模型验证,剩下的样品组成校正集用于建模。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(4)所述,进行预处理的方法选自一阶导数、二阶导数、多元散射校正、标准正交变量变换中的一种或多种。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(5)所述,校正模型采用偏最小二乘法经内部交叉检验建立,内部交叉检验的具体算法:在M个样品光谱中取出第1张样品光谱,用M-1个样品光谱建立基本模型,再将取出的样品光谱用于检验,并计算误差;将第1张样品光谱放回,取出另一个样品光谱,如此重复、循环,直至每个光谱都被检验分析;通过衡量样品近红外预测值与化学值间的决定系数(R2)和交叉验证标准偏差(RMSECV)指标评价模型性能,其中R2和RMSECV的计算公式如下:
;
式中Differi表示第i个样品的化学值和NIRS预测值之差,M为校正集样品数,yi为第i个样品的化学值,ym是m个样品NIRS预测值的平均值。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤(6)所述,用优化好的校正模型预测验证集样品,比较NIRS预测值和化学值含量,用预测均方差(RMSEP)和配对t检验评价模型,RMSEP公式如下:
式中Differi表示第i个样品的化学值和NIRS预测值之差,N为验证集样品数。
8.如权利要求1~7任一项所述的近红外光谱方法在测定玉米单穗籽粒直链淀粉含量中的应用。