Dieser Artikel erstellt ein quantitatives Analysemodell für Rohprotein in Maisstroh und untersucht sowie validiert Methoden zur Auswahl charakteristischer Spektralbänder. Zunächst wurden 107 Proben vorverarbeitet, nach Ausschluss von zwei Ausreißern wurde eine Wellenlettransformation DB2 mit Standard-Schwellenwert und 4 Zerlegungsebenen zur Spektralrekonstruktion verwendet. Nach der Vorverarbeitung stieg der Bestimmtheitskoeffizient der Kreuzvalidierung des Rohproteinmodells R2CV von 0,7889 auf 0,9208. Für die Auswahl charakteristischer Bänder wurden Intervall-Teilkleinste-Quadrate (IPLS) und die verbesserten Methoden rückwärtsgerichtetes Intervall-IPLS (BIPLS) sowie kombinierte Intervall-IPLS (SIPLS) eingesetzt und mit Hauptkomponentenanalyse, konkurrierendem adaptiv gewichteter Wiederholungssampling, Korrelationskoeffizientenmethode, genetischem Algorithmus und gleitendem Fenster-Kleinste-Quadrate verglichen. Es zeigte sich, dass auf IPLS und die verbesserten Methoden BIPLS, SIPLS beruhende Verfahren charakteristische Bänder effektiv und genau lokalisieren können. Das optimale Modell mit SIPLS bei einem Intervall von 30 Bändern in den Bereichen 10128~10398 cm-1 und 11196~11462 cm-1 erzielte im Validierungssatz einen Korrelationskoeffizienten (rp) von 0,9784, einen Bestimmtheitskoeffizienten (R2P) von 0,9572 und die Wurzel des mittleren quadratischen Vorhersagefehlers (RMSEP) von 0,2211. Im Vergleich zu anderen Bandauswahlmethoden zeigt diese Methode eine bessere Echtzeitgenauigkeit und kann eine wichtige Datenbasis für die Bestimmung optimaler Ammoniierungs- und Alkalibehandlungsbedingungen von Maisstroh bieten.

Maisstroh;Rohprotein;intervall-teilkleinste-Quadrate;nahe Infrarotspektroskopie;charakteristische Spektralbänder