基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种

苏俊宇; 刘鸿高; 王元忠

doi:10.12452/j.fxcsxb.25012462

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基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种

研究报告 | 更新时间：2025-06-09

- 基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种
- Rapid and Accurate Identification of Gastrodia elata Blum Cultivar Based on FT-NIR Spectroscopy Combined with Chemometric Methods
- 分析测试学报 2025年44卷第6期页码：1086-1095
- 作者机构：
  
  1.云南省农业科学院药用植物研究所，云南昆明 650200
  2.云南省天麻与真菌共生生物学重点实验室/ 昭通学院，云南昭通 657000
- 作者简介：
  
  刘鸿高，博士，教授，研究方向：食药用真菌资源研究，E-mail：honggaoliu@126.com
  王元忠，博士，研究员，研究方向：中药资源开发与利用，E-mail：boletus@ 126. com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(82460746)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.25012462
  中图分类号： O657.3;R282.5
- 收稿日期：2025-01-24，
  
  修回日期：2025-03-20，
  
  录用日期：2025-03-20，
  
  纸质出版日期：2025-06-15
- 稿件说明：
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苏俊宇,刘鸿高,王元忠.基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种[J].分析测试学报,2025,44(06):1086-1095.

SU Jun-yu,LIU Hong-gao,WANG Yuan-zhong.Rapid and Accurate Identification of Gastrodia elata Blum Cultivar Based on FT-NIR Spectroscopy Combined with Chemometric Methods[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1086-1095.
苏俊宇,刘鸿高,王元忠.基于FT-NIR技术结合化学计量学方法快速准确鉴别天麻不同栽培品种[J].分析测试学报,2025,44(06):1086-1095. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.25012462.

SU Jun-yu,LIU Hong-gao,WANG Yuan-zhong.Rapid and Accurate Identification of Gastrodia elata Blum Cultivar Based on FT-NIR Spectroscopy Combined with Chemometric Methods[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1086-1095. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.25012462.

摘要

采用傅里叶变换近红外光谱（FT-NIR）与二维相关光谱（2DCOS）技术，结合化学计量学方法和深度学习算法，分别构建了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）模型和残差卷积神经网络（ResNet）模型，快速准确鉴别了3种栽培品种天麻（

Gastrodia elata

Blum）样本（共计447份）。结果表明：FT-NIR数据经一阶导数（1st Der）和多元散射校正（MSC）组合预处理后建立的PLS-DA模型综合性能最好（准确率99.00%）。同时，基于FT-NIR同步2DCOS图像结合ResNet模型的鉴别方法，无需筛选最佳预处理和进行复杂的数据转换，即可实现对不同栽培品种天麻的快速精确鉴别（准确率100.00%）。该研究为鉴别不同栽培品种的天麻提供了一种快速、准确的新方法，可为天麻种质资源研究与新品种选育进一步奠定基础。

Abstract

In this study，a partial least squares discriminant analysis（PLS-DA） model and a residual convolution neural network（ResNet） model were constructed using Fourier transform near-infrared spectroscopy（FT-NIR） and two-dimensional correlation spectroscopy（2DCOS） technology，in conjunction with chemometric methods and deep learning algorithms，to rapidly and accurately identify three cultivated varieties of

Gastrodia elata

Blum（

elata

Bl.） samples（447）. The results showed that the PLS-DA model，created by integrating first derivativ （1st Der） and multiple scatter correction（MSC） preprocessing of FT-NIR data，demonstrated the highest stability and the best overall performance，with an accuracy of 99.00%. At the same time，the identification method based on FT-NIR synchronous 2DCOS image combined with ResNet model could achieve rapid and accurate identification（100.00% accuracy） of different cultivars of

G. elata

Bl without the need for optimal pretreatment and complex data conversion. This study provides a rapid and accurate method for identifying different cultivars of

G. elata

Bl.，and lays a foundation for further germplasm resource research and breeding of new variety.

关键词

Keywords

references

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