Protein and Oil Contents Determination in Wheat Using Near-infrared (NIR) Hyperspectral Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Grain quality laboratories around world strive for an effective technique to determine protein and oil contents in wheat. Feasibility of near-infrared (NIR) hyperspectral imaging technique was assessed by developing prediction models to determine protein and oil contents of common wheat classes grown in western Canada. Wheat bulk samples were scanned in a wavelength region of 960 1700 nm at 10 nm intervals using a long wavelength indium gallium arsenide (InGaAs) NIR camera. Seventy five NIR absorbance intensities were extracted from the scanned images and used for developing prediction models for protein and oil contents of wheat using the partial least squares regression (PLSR) method. Twelve and thirteen partial least squares (PLS) factors were used to develop PLSR models to predict protein and oil contents, respectively. The developed models explained 89% of protein variation and 68% of oil content variation, respectively, in wheat. Correlation coefficients of 0.94 and 0.83 were obtained for predicting protein and oil contents, respectively, using PLSR models. These results establish that NIR hyperspectral imaging can be used as an effective method to determine protein and oil contents in wheat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».