Zur Verbesserung der Genauigkeit der schnellen Erkennung von Pestizidrückständen in Reis mittels oberflächenverstärkter Raman-Spektroskopie (SERS) wird vorgeschlagen, die zweidimensionale Korrelationsspektroskopie (2DCOS) zur Auswahl charakteristischer Variablen des Raman-Spektrums von Reis, die mit Pestiziden zusammenhängen, einzusetzen. Zunächst wurden die Rohspektren mit der Standardnormalvariablen-Transformation (SNV) vorverarbeitet. Anschließend wurde unter Verwendung der Methylparathion-Konzentration als externe Störung eine Analyse des zweidimensionalen synchronen Korrelationsspektrums und des Autokorrelationsspektrums durchgeführt, um die charakteristischen spektralen Peaks auszuwählen, die am stärksten mit der Änderung der Methylparathion-Konzentration korrelieren. Ein Support-Vektor-Maschinen-(SVM)-Analysemodell zur Bestimmung der Rückstandskonzentration von Methylparathion in Reis wurde aufgebaut und mit einem partiellen kleinsten Quadrate-(PLS)-Modell verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die 2DCOS-Methode gut in der Lage ist, charakteristische spektrale Peaks auszuwählen, die mit der Methylparathion-Konzentration korrelieren; das mit den 4 durch 2DCOS ausgewählten charakteristischen Peaks erstellte SVM-Modell übertraf das PLS-Modell in der Leistung. Das Modell weist für den Vorhersagedatensatz eine Korrelationskoeffizient (RP) von 0,96, eine mittlere quadratische Vorhersagefehler (RMSEP) von 5,21 und einen relativen Analysefehler (RPD) von 3,66 auf und kann für die praktische Schätzung von Methylparathionrückständen in Reis verwendet werden. Die Studie zeigt, dass die Auswahl charakteristischer Variablen in Reis, die mit der Methylparathion-Konzentration zusammenhängen, durch die 2DCOS-Methode machbar ist, das Modell vereinfachen und die Vorhersagegenauigkeit verbessern kann und somit einen neuen Ansatz für die schnelle Erkennung der Qualitäts- und Lebensmittelsicherheit von Agrarprodukten mittels Raman-Spektroskopie bietet.

Oberflächenverstärkte Raman-Spektroskopie (SERS); zweidimensionale Korrelationsspektroskopie (2DCOS); Auswahl charakteristischer Variablen; schnelle Erkennung; Reis; Methylparathion