IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Tarım Bilimleri Dergisi
  • Volume:18 Issue:1
  • Determination of Quality Parameters in Maize Grain by NIR Reflectance Spectroscopy

Determination of Quality Parameters in Maize Grain by NIR Reflectance Spectroscopy

Authors : Cem EGESEL, Fatih KAHRIMAN
Pages : 31-42
View : 64 | Download : 15
Publication Date : 2012-03-04
Article Type : Research Paper
Abstract :Bu çalışmada mısır ununda protein, yağ, karbonhidrat ve kül oranının NIRS ile tespitinde kullanılabilecek farklı kalibrasyon modellerinin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmada 115 hibrit genotip ve 23 adet saf hatta ait toplam 138 örnek materyal olarak kullanılmıştır. Referans analizlerden elde edilen sonuçlara göre Kısmi En Küçük Kareler Regresyonu insert ignore into journalissuearticles values(PLSR); ve Çoklu Doğrusal Regresyon insert ignore into journalissuearticles values(MLR); yöntemleri kullanılarak farklı tahmin modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan modellerin insert ignore into journalissuearticles values(n=110); validasyon işlemi farklı genotipler insert ignore into journalissuearticles values(n=28); kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Oluşturulan modellerin her ikisinde de en yüksek doğruluk protein oranında insert ignore into journalissuearticles values(rMLR=0.990 ve rPLSR=0.987); tespit edilmiştir. Diğer özellikler için MLR modeli PLSR modelinden insert ignore into journalissuearticles values(karbonhidrat için rMLR=0.801, rPLSR=0.755; yağ için rMLR=0.823, rPLSR=0.723; kül için rMLR=0.926, rPLSR=0.810); matematiksel modellere göre daha iyi sonuç vermiş olmasına karşın, dış validasyon işleminde PLSR modelinde yapılan tahminlerin MLR modeline göre hata payının düşük olduğu görülmüştür. Sonuçlar, NIR yöntemi ile protein oranının başarılı şekilde tahminlenebileceğini, karbonhidrat ve yağ gibi diğer özellikler için ise daha fazla çalışmalara ihtiyaç olduğunu ortaya koymuştur. Modellerde etkili olan dalga boylarına ait profil analizi, modele dahil edilen dalga boylarının regresyon katsıyaları düşük olduğunda tahmin gücünün de zayıf olduğunu göstermiştir. Ayrıca, kül ve yağ oranının, protein ve karbonhidrat oranına göre tarama yapılan bölgede daha fazla sayıda spektral bölge ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. 
Keywords : Protein, Yağ, Zea mays, Karbonhidrat, Regresyon

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2026