基于高光谱哈密瓜生长过程品质的检测研究

发布时间：2020-10-24 00:39

　　 瓜果蔬菜是人们日常生活中饮食的主要组成部分,中国一直以来都是全球大型瓜果的主要产地之一。哈密瓜是甜瓜的一个分支,独特的自然条件使新疆出产的哈密瓜品质优越,深受水果市场和人民群众的青睐。传统品质评价方法往往依靠果实瓜形大小、网纹分布、表皮色泽和有无损伤等外部指标来主观判断,这种检测方法效率低下,精准度不高。因此,针对快速准确客观的哈密瓜品质评价技术和评价体系的研究,在当前哈密瓜市场形势下显得尤为迫切。本研究主要包括五部分内容:哈密瓜不同种植区生态环境的监测;哈密瓜果实不同生长期品质变化动态监测;不同种植区哈密瓜品质对比及环境因子对哈密瓜品质的影响;不同生长期哈密瓜果实内部品质高光谱检测模型;不同种植区成熟期哈密瓜果实高光谱检测模型。(1)对不同种植区环境因子的监测结果表明:不同种植区各项生态环境指标间不尽相同,但个别环境因子指标存在明显差异;(2)对哈密瓜不同生长期果实样本内外部品质指标的监测结果表明,哈密瓜各项内外部品质指标的动态变化规律不尽相同,具体表现为:糖分含量上,果实坐果前期果实中糖分含量增加较为缓慢,成长中期含量增加迅速,成熟后期增加速度又转而变缓;蛋白质含量变化趋势为先增加然后稍微减少而后再增加的趋势;维生素C含量变化趋势呈显“降低-缓慢增加-迅速增加”的变化规律;可滴定酸含量的变化呈现逐渐增加的趋势,坐果期增长速率缓慢,发育中期增长速率稍微加快,成熟后期增加趋势减小。哈密瓜果实从坐果到果实成熟过程中,单果重增长速率表现为“缓慢-迅速-缓慢”的过程。果形指数变化不大,保持在1.6左右,哈密瓜果实形态在四个不同采样时期始终保持长圆形。(3)对不同种植区成熟期哈密瓜果实品质的对比分析结果可知,由于种植区生态环境条件的不同,使得果实不同内部品质间存在显著差异:新和种植区糖分含量比喀什种植区低28.8%,比阿克苏种植区低35.9%,喀什种植区糖分含量比阿拉尔种植区低11.1%;阿拉尔种植区可滴定酸含量可滴定酸含量达到0.59%,比新和种植区高55%,比喀什种植区高13.5%;阿拉尔种植区蛋白质含量最高,比喀什种植区高8.93%,比新和种植区高53.14%,喀什种植区比新和种植区高40.58%;阿拉尔种植区维生素C含量最高,比喀什种植区高7.35%,比新和种植区高53.59%,喀什种植区比新和种植区高43.08%。本文针对新和种植区环境因子与哈密瓜品质作相关性分析,结果显示:生长期积温与成熟期糖分含量含量、蛋白质含量存在极显著相关,与维生素C含量存在显著相关其他各项环境因子与可滴定酸含量无明显相关性。(4)采用不同的光谱预处理方法建立的不同生长期哈密瓜果实各项品质指标的检测模型,均能取得较好的预测效果。针对糖分含量的预测模型,第一、第四采样期以SG-2处理的光谱所建立的预测模型效果最好;第二、第三采样期预测效果最佳的是经过标准正态变换之后的光谱。针对蛋白质含量模型,第一采样期以经过SG-2处理后的光谱所建模型效果最好;第二采样期模型预测效果最佳的是经过标准正态变换之后的光谱;第三、第四采样期预测效果最佳的是经过SG-1处理之后的光谱。针对可滴定酸含量模型,第一、第二、第四采样期以经过SG-2处理后的光谱所模型效果最好;第三采样期内效果最佳的是经过标准正态变换SNV变换之后的光谱。对于维生素C含量模型,第一采样期的果实样本以经过标准正态变换SNV处理后的光谱所建偏模型效果最好;第二、第四采样期模型预测效果最佳的是经过SG-2变换之后的光谱;第三采样期效果最佳的是经过SG-1变换之后的光谱。(5)针对新和种植区与阿拉尔种植区成熟期哈密瓜果实建立品质指标模型,均能取得较好的预测效果。对于糖分含量的预测模型,新和、阿拉尔种植区以经过SG-2处理后的光谱所建模型效果最好。对于可滴定酸含量的预测模型,新和、阿拉尔种植区以经过SG-2处理后的光谱所建模型效果最好。对于蛋白质含量的预测模型,新和、阿拉尔种植区以经过SG-1处理后的光谱所建模型效果最好。对于维生素C含量的预测模型,新和、阿拉尔种植区以经过SG-2处理后的光谱所建模型效果最好。
【学位单位】：塔里木大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S652.1
【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 高光谱技术概述
        1.1.1 光谱分析与化学计量学
        1.1.2 高光谱技术原理
    1.2 高光谱技术在果品品质检测中应用及哈密瓜无损检测研究
        1.2.1 高光谱技术在果品品质检测中的应用
        1.2.2 哈密瓜品质检测现状
    1.3 研究目的意义及内容
        1.3.1 研究的目的意义
        1.3.2 主要研究内容
        1.3.3 技术路线
    1.4 创新点
第2章 材料与方法
    2.1 哈密瓜试验区种植及生长环境数据监测
        2.1.1 种植区基本情况与种植区哈密瓜品种
        2.1.2 生长期内环境数据监测
        2.1.3 哈密瓜样品采样方法
    2.2 哈密瓜品质测定方法
        2.2.1 外部品质测定
        2.2.2 内部品质测定
    2.3 高光谱数据采集及数据处理方法
        2.3.1 近红外高光谱成像系统
        2.3.2 高光谱数据采集及光谱数据提取
            2.3.2.1 参数确定
            2.3.2.2 图像采集与黑白校正
            2.3.2.3 ROI 选取与平均光谱的提取
        2.3.3 数据处理软件
        2.3.4 光谱预处理方法
        2.3.5 样本集划分方法（SPXY）
        2.3.6 特征波长选择方法（SPA）
        2.3.7 模型建立方法及模型评价
第3章 南疆地区哈密瓜种植区生态环境监测
    3.1 种植区选择
    3.2 数据采集仪器
    3.3 种植区光照条件数据监测
    3.4 种植区空气温度监测
    3.5 种植区土壤水分条件监测
    3.6 种植区风力条件监测
    3.7 结果与分析
第4章 不同种植区成熟期哈密瓜品质对比及环境因子影响分析
    4.1 材料与方法
    4.2 各种植区果实内部品质对比
        4.2.1 内部品质指标的测定
        4.2.2 地区间果实品质对比分析
    4.3 结果与分析
第5章 基于高光谱技术不同种植区成熟期哈密瓜品质检测
    5.1 材料与方法
    5.2 基于高光谱技术不同种植区成熟期哈密瓜果实内部品质预测模型
        5.2.1 内部品质指标的测定
        5.2.2 光谱预处理
        5.2.3 哈密瓜不同种植区果实内部糖分含量预测模型的建立
        5.2.4 哈密瓜不同种植区果实内部可滴定酸含量预测模型的建立
        5.2.5 哈密瓜不同种植区果实内部蛋白质含量预测模型的建立
        5.2.6 哈密瓜不同种植区果实内部维生素C含量预测模型的建立
    5.3 结果与分析
第6章 新和种植区果实不同生长时期品质检测及高光谱模型
    6.1 材料与方法
    6.2 品质动态变化
        6.2.1 糖分含量变化曲线
        6.2.2 蛋白质含量变化曲线
        6.2.3 可滴定酸含量变化曲线
        6.2.4 维生素C含量变化曲线
    6.3 外在品质动态变化
        6.3.1 单果重
        6.3.2 果形指数
        6.3.3 果肉厚度
    6.4 基于高光谱技术的哈密瓜不同生长时期果实内部品质指标预测模型
        6.4.1 样本集划分
        6.4.2 光谱预处理
        6.4.3 哈密瓜不同生长期果实内部糖分含量预测模型的建立
        6.4.4 哈密瓜不同生长期果实内部蛋白质含量预测模型的建立
        6.4.5 哈密瓜不同生长期果实内部可滴定酸含量预测模型的建立
        6.4.6 哈密瓜不同生长期果实内部维生素C含量预测模型的建立
    6.5 结果与分析
        6.5.1 果实品质动态检测
        6.5.2 高光谱品质模型
第7章 结论与展望
    7.1 不同种植区环境因子监测
    7.2 不同生长期哈密瓜果实品质指标的动态变化规律
    7.3 不同种植区成熟期哈密瓜品质对比及环境因子影响分析
    7.4 不同生长期果实品质内部品质含量预测模型
    7.5 不同种植区果实品质内部品质含量预测模型
    7.6 展望
参考文献
致谢
作者简介

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本文编号：2853766