Mısırda önemli tane kalite bileşenlerinin analizi için nır (Yakın kızıl ötesi) spektroskopisi kalibrasyonlarının geliştirilmesi
[ X ]
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışma mısırda önemli bazı tane kalite özelliklerinin Yakın Kızıl Ötesi (NIR) spektroskopisinde tespitini mümkün kılacak kalibrasyon modellerinin geliştirilmesi amacıyla yürütülmüştür. Araştırmada tane kalite özelliği olarak nem oranı, zein içeriği, lisin ve triptofan içeriği, amiloz ve amilopektin içeriği ile mum içeriği hakkında modeller oluşturulmuştur. Model oluşturma amacıyla kısmi en küçük kareler regresyon yöntemi (PLSR) kullanılmış ve spektral veride ön işlem olarak birinci türev ve standart normal değişim transformasyonu uygulanmıştır. Toplam 250 mısır örneği ile yürütülen araştırmada 200 numune ile oluşturulan kalibrasyonlar 50 numunelik bir set ile doğrulama işlemine tabi tutulmuştur. Araştırma bulgularına göre incelenen tane kalite özelliklerinden mum içeriği dışında diğer özelliklerin NIR spektroskopisi ile tahminlenebileceği görülmüştür. En başarılı tahmin modelleri nem oranı (R2=0,920; SE=0,463; r=0,959), amiloz ve amilopektin içeriği (R2=0,854; SE=1,584; r=0,913) ve yağ içeriğine (R2=0,828; SE=0,697; r=0,910) yönelik oluşturulan modeller olmuştur. Çalışmada ileri ki araştırmalarda laboratuvar analiz maliyetlerini düşürebilecek NIR kalibrasyonları geliştirilmesine imkan sağlayacak önemli bir veri tabanı oluşturulmuştur.
This study was conducted to develop calibration models that will enable determination of some grain quality characteristics in maize using Near Infrared (NIR) spectroscopy. In this study, moisture content, zein content, lysine and tryptophan content, amylose and amylopectin content and wax content were measured to develop calibration models. Partial Least Squares Regression method (PLSR) was used for model development and the first derivative and standard normal variate transformation were applied as spectral pretreatment. Totally, 250 maize samples were used as experimental material; calibration development and validation procedures were performed with 200 and 50 samples, respectively. According to the results, it was seen that all of the investigated properties, except wax content, can be estimated by NIR spectroscopy. The most successful prediction models are the ones for moisture content (R2=0,920; SE=0,463; r=0,959), amylose and amylopectin content (R2=0,854; SE=1,584; r=0,913) and oil content (R2=0,828; SE=0,697; r=0,910). An important database has been created that will enable the development of NIR calibrations that will reduce the costs of laboratory analysis in future research.
This study was conducted to develop calibration models that will enable determination of some grain quality characteristics in maize using Near Infrared (NIR) spectroscopy. In this study, moisture content, zein content, lysine and tryptophan content, amylose and amylopectin content and wax content were measured to develop calibration models. Partial Least Squares Regression method (PLSR) was used for model development and the first derivative and standard normal variate transformation were applied as spectral pretreatment. Totally, 250 maize samples were used as experimental material; calibration development and validation procedures were performed with 200 and 50 samples, respectively. According to the results, it was seen that all of the investigated properties, except wax content, can be estimated by NIR spectroscopy. The most successful prediction models are the ones for moisture content (R2=0,920; SE=0,463; r=0,959), amylose and amylopectin content (R2=0,854; SE=1,584; r=0,913) and oil content (R2=0,828; SE=0,697; r=0,910). An important database has been created that will enable the development of NIR calibrations that will reduce the costs of laboratory analysis in future research.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
Ziraat, Agriculture
