摘要：
高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富,适合青贮处理。优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提,发芽率是检验种子质量最常规的指标之一,播前种子发芽率检测与筛选十分必要。现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测,周期长、成本高。基于此,提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、无损检测。选择适量的高丹草种子样品,采集近红外漫反射光谱,进行一阶导和二阶导预处理以及对比分析R_(c)^(2),R_(p)^(2),RESEC和RMSEP。采用支持向量机(SVM)建模,使用MATLAB中调用的LIBSVM软件包来实现SVM训练和检测过程,以检测不同发芽率的高丹草种子。对来自不同省份的100组高丹草种子先剔除种子内的杂物、破损以及不能满足试验条件的种子后,用人工气候培养箱进行种子发芽试验,获得100组种子样本的发芽率,其发芽率分布在41%~64%的范围。采用美国Unity Scientific 2600XT近红外光谱仪对样本进行光谱扫描。随机分成校正集70份和检验集30份。分别采用一阶导和二阶导进行了高丹草种子光谱的预处理,将预处理之后的数据采用支持向量机的方法建模,并对其参数进行了分析和讨论。结果表明,近红外光谱预测模型训练集相关系数(R_(c)^(2))和测试集相关系数(R_(p)^(2))分别为0.94和0.92,校正均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)分别为0.21和0.25,两个产地的高丹草种子数据采用一阶导预处理时模型最优。支持向量机的方法建模采用Rbf核函数,当支持向量机惩罚因子c=2896.3094和核函数g=0.5时,测试集种子发芽率的检测准确率为96.6667%(29/30)。该模型预测种子发芽率是可行的,可以作为初步检测高丹草种子发芽率快速无损检测的手段之一,能够有效的促进种子生产。
