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利用新鮮葡萄漿果的反射光譜測(cè)量估算葡萄漿果中的可溶性固形物總含量

瀏覽次數(shù):1414 發(fā)布日期:2024-2-1  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中,可溶性固形物總含量(Total Soluble Solids, TSS)是衡量果實(shí)成熟度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長(zhǎng)環(huán)境的差異,其TSS含量存在顯著變化。準(zhǔn)確估算各品種葡萄的TSS含量,對(duì)于預(yù)測(cè)酒的品質(zhì)、調(diào)整釀造工藝以及確定最佳采收時(shí)機(jī)均具有重要意義。

那么,如何能夠準(zhǔn)確估算葡萄的TSS含量呢?跟隨小編,一起來看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。
 


摘要 · ABSTRACT

可溶性固形物總含量(TSS)是決定葡萄最佳成熟度的關(guān)鍵變量之一。在這項(xiàng)工作中,基于漫反射光譜測(cè)量,開發(fā)了偏最小二乘(PLS)回歸模型,用于估算Godello、Verdejo(白葡萄)、Mencía 和Tempranillo(紅葡萄)等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預(yù)測(cè)的最適合光譜范圍,對(duì)四個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了回歸模型的校準(zhǔn),其中包括以下光譜范圍:400–700 nm(可見光)、701–1000 nm(近紅外)、1001–2500 nm(短波紅外)和400–2500 nm(全光譜范圍)。我們還測(cè)試了標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換技術(shù)。使用留一交叉驗(yàn)證評(píng)估了回歸模型,評(píng)估指標(biāo)包括均方根誤差(RMSE)、決定系數(shù)(R2)、性能與偏差比(RPD)和因子數(shù)(F)。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準(zhǔn)確。最佳的回歸模型是針對(duì)Mencía(紅葡萄)得到的:R2 = 0.72,RMSE = 0.55 °Brix,RPD = 1.87,因子數(shù) n = 7。對(duì)于白葡萄,Godello取得了最佳結(jié)果:R2 = 0.75,RMSE = 0.98 °Brix,RPD = 1.97,因子數(shù) n = 7。所使用的方法和得到的結(jié)果表明,可以使用漫反射光譜和將反射值用作預(yù)測(cè)變量的回歸模型來估算葡萄中的TSS含量。
 

結(jié)果 · RESULT

葡萄的反射率是使用ASD FieldSpec 4 地物光譜儀進(jìn)行測(cè)量,該儀器可檢測(cè)350–2500 nm光譜范圍內(nèi)的反射率。葡萄樣品(每個(gè)葡萄品種60個(gè)樣品,每個(gè)樣品有100顆漿果)散布在黑色容器芯中(17 × 17 cm)。從4個(gè)不同的數(shù)據(jù)中獲取了100顆漿果的反射數(shù)據(jù)(在每次測(cè)量之前將樣品順時(shí)針旋轉(zhuǎn)90°)。然后對(duì)反射數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,得到4次數(shù)據(jù)的平均值。


圖1. 利用ASD地物光譜儀獲取光譜數(shù)據(jù)的流程


圖2展示了四種葡萄品種的平均反射值范圍以及原始數(shù)據(jù)(圖2a)和SNV轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)(圖2b)的TSS反射值。在圖2a中,紅葡萄品種(Mencía和Tempranillo)具有非常相似的光譜特征。雖然在可見光范圍內(nèi)的反射值相似,但從波長(zhǎng)675 nm處可以看出一些差異,最大和最小反射值分別約為895 nm和1080 nm,以及675 nm和960 nm。白葡萄(Godello和Verdejo)的光譜特征與紅葡萄不同,但彼此非常相似。Godello和Verdejo在可見光-近紅外范圍的570 nm、830 nm和890 nm處具有最高的反射值。在這個(gè)范圍內(nèi),反射值呈現(xiàn)輕微差異,盡管它們具有相同的光譜特征。從波長(zhǎng)1160 nm開始,四種葡萄品種的反射值是相同的。
 

圖2 四種葡萄品種(Mencía、Godello、Tempranillo和Verdejo)采樣漿果的平均光譜范圍
 
圖3 Godello、Mencía、Tempranillo和Verdejo葡萄品種在使用原始數(shù)據(jù)(實(shí)線)和SNV轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)(虛線)進(jìn)行PLS回歸時(shí)加權(quán)回歸系數(shù)在全光譜范圍內(nèi)的分布。對(duì)四個(gè)品種的釀酒特性進(jìn)行了交叉驗(yàn)證。黑線表示零相關(guān)性,并為了清晰呈現(xiàn)而偏移了3.0單位
 
圖4 利用原始光譜反射數(shù)據(jù)進(jìn)行每個(gè)波長(zhǎng)的簡(jiǎn)單線性相關(guān)性葡萄糖度(TSS)相關(guān)圖。
 
圖5 利用原始(a–d)和SNV轉(zhuǎn)換(e–h)反射數(shù)據(jù)進(jìn)行的偏最小二乘回歸(PLS)的均方根誤差(RMSE)值。所有圖應(yīng)用相同的顏色刻度(請(qǐng)參閱右側(cè)圖例)。


結(jié)論 · CONCLUSION

采用漫反射光譜測(cè)量方法,利用偏最小二乘(PLS)回歸模型估計(jì)了四種葡萄品種(Godello、Verdejo、Mencía和Tempranillo)的總可溶性固形物(TSS)含量;谒@得的結(jié)果,紅葡萄品種的TSS含量估算最佳,特別是Mencía。

用于TSS預(yù)測(cè)的最適宜光譜范圍是近紅外(NIR)范圍(701–1000 nm)。在此光譜范圍內(nèi)獲得了最高的R2和RPD值,以及最低的RMSE和F值。在所有光譜范圍內(nèi),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行SNV轉(zhuǎn)換進(jìn)一步改善了模型的評(píng)估指標(biāo)結(jié)果。

用于估算TSS的最佳變量(圖5)分別位于860 nm處,波長(zhǎng)201 nm的Godello;883 nm處,波長(zhǎng)232 nm的Mencía;916 nm處,波長(zhǎng)230 nm的Tempranillo;以及1055 nm處,波長(zhǎng)230 nm的Verdejo。這些最佳點(diǎn)呈現(xiàn)出最低的RMSE值。

研究表明,通過光譜測(cè)量的反射值,可以迅速、非侵入性地進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量,從而估算TSS含量。

發(fā)布者:理加聯(lián)合科技有限公司
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標(biāo)簽: ASD 光譜儀 高光譜
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