可见光近红外光谱法快速预测甜瓜同时开花率

Yuda Hadiwijaya, Kusumiyati Kusumiyati, A. A. Munawar
{"title":"可见光近红外光谱法快速预测甜瓜同时开花率","authors":"Yuda Hadiwijaya, Kusumiyati Kusumiyati, A. A. Munawar","doi":"10.32530/AGROTEKNIKA.V3I2.83","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kadar air merupakan salah satu atribut kualitas yang penting pada komoditas hortikultura. Penetapan kadar air buah melon dengan metode konvensional memakan waktu yang lama dan perlu merusak sampel buah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kadar air buah melon golden menggunakan teknologi visible-near infrared spectroscopy (Vis-NIRS). Metode koreksi spektra orthogonal signal correction (OSC) diterapkan pada spektra original untuk meningkatkan kehandalan model kalibrasi. Partial least squares regression (PLSR) digunakan sebagai metode pendekatan regresi untuk mengekstraksi data spektra Vis-NIRS. Hasil penelitian membuktikan bahwa Vis-NIRS dapat diandalkan untuk memprediksi kadar air buah melon golden. Metode koreksi spektra OSC mampu memperkecil jumlah principal component (PC) pada spektra original. Linieritas pada model kalibrasi menggunakan spektra OSC tercatat memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,92. Ratio of performance to deviation (RPD) pada spektra OSC menampilkan nilai tertinggi pula yaitu 3,63. Model kalibrasi yang diperoleh pada penelitian ini dapat ditransfer ke dalam spektrometer Vis-NIRS untuk prediksi kadar air melon golden secara cepat dan simultan.","PeriodicalId":34055,"journal":{"name":"Agroteknika","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-12-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Teknologi Visible-Near Infrared Spectroscopy untuk Prediksi Cepat dan Simultan Kadar Air Buah Melon (Cucumis melo L.) Golden\",\"authors\":\"Yuda Hadiwijaya, Kusumiyati Kusumiyati, A. A. Munawar\",\"doi\":\"10.32530/AGROTEKNIKA.V3I2.83\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Kadar air merupakan salah satu atribut kualitas yang penting pada komoditas hortikultura. Penetapan kadar air buah melon dengan metode konvensional memakan waktu yang lama dan perlu merusak sampel buah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kadar air buah melon golden menggunakan teknologi visible-near infrared spectroscopy (Vis-NIRS). Metode koreksi spektra orthogonal signal correction (OSC) diterapkan pada spektra original untuk meningkatkan kehandalan model kalibrasi. Partial least squares regression (PLSR) digunakan sebagai metode pendekatan regresi untuk mengekstraksi data spektra Vis-NIRS. Hasil penelitian membuktikan bahwa Vis-NIRS dapat diandalkan untuk memprediksi kadar air buah melon golden. Metode koreksi spektra OSC mampu memperkecil jumlah principal component (PC) pada spektra original. Linieritas pada model kalibrasi menggunakan spektra OSC tercatat memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,92. Ratio of performance to deviation (RPD) pada spektra OSC menampilkan nilai tertinggi pula yaitu 3,63. Model kalibrasi yang diperoleh pada penelitian ini dapat ditransfer ke dalam spektrometer Vis-NIRS untuk prediksi kadar air melon golden secara cepat dan simultan.\",\"PeriodicalId\":34055,\"journal\":{\"name\":\"Agroteknika\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2020-12-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Agroteknika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32530/AGROTEKNIKA.V3I2.83\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Agroteknika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32530/AGROTEKNIKA.V3I2.83","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

水位是园艺商品的质量特征之一。用传统方法设定甜瓜的水分率需要很长时间,并且需要破坏水果样品。本研究旨在利用可见光-近红外光谱技术(Vis-NIRS)预测金瓜的含水率。将正交信号校正频谱(OSC)校正方法应用于原始频谱,以提高校准模型的技巧。偏最小二乘回归(PLSR)被用作提取Vis-NIRS光谱数据的回归方法。研究表明,可见-近红外光谱可以可靠地预测金瓜的水分率。OSC频谱校正方法能够减少原始频谱中的主要成分(PC)的数量。使用记录的OSC光谱的校准模型的线性度获得了0,92的最大值。OSC频谱上的性能与偏差之比(RPD)显示出最高值3.63。本研究获得的校准模型可以转移到Vis-NIRS光谱仪中,快速、同时地预测金瓜的产率。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Teknologi Visible-Near Infrared Spectroscopy untuk Prediksi Cepat dan Simultan Kadar Air Buah Melon (Cucumis melo L.) Golden
Kadar air merupakan salah satu atribut kualitas yang penting pada komoditas hortikultura. Penetapan kadar air buah melon dengan metode konvensional memakan waktu yang lama dan perlu merusak sampel buah. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kadar air buah melon golden menggunakan teknologi visible-near infrared spectroscopy (Vis-NIRS). Metode koreksi spektra orthogonal signal correction (OSC) diterapkan pada spektra original untuk meningkatkan kehandalan model kalibrasi. Partial least squares regression (PLSR) digunakan sebagai metode pendekatan regresi untuk mengekstraksi data spektra Vis-NIRS. Hasil penelitian membuktikan bahwa Vis-NIRS dapat diandalkan untuk memprediksi kadar air buah melon golden. Metode koreksi spektra OSC mampu memperkecil jumlah principal component (PC) pada spektra original. Linieritas pada model kalibrasi menggunakan spektra OSC tercatat memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,92. Ratio of performance to deviation (RPD) pada spektra OSC menampilkan nilai tertinggi pula yaitu 3,63. Model kalibrasi yang diperoleh pada penelitian ini dapat ditransfer ke dalam spektrometer Vis-NIRS untuk prediksi kadar air melon golden secara cepat dan simultan.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
2
审稿时长
7 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信