使用 NeoSpectra/Scanner 手持式近红外反射光谱仪预测未干燥的青贮饲料营养价值的实际注意事项

摘要：

使用三台手持式 NeoSpectra/扫描仪收集的近红外反射光谱数据集以及中性洗涤剂纤维 (NDF)、体外消化率 (IVTD)、中性洗涤剂纤维消化率 (NDFD)、酸性洗涤剂纤维 (ADF)、粗蛋白 (CP)、灰分和水分含量的实验室参考值，开发了不同类型牧草的预测模型（MO）来自总共555份未干燥的青贮玉米、草和紫花苜蓿样本。本研究中开发的模型的数据分析和结果表明，扫描方法显著影响了牧草成分预测的准确性，使用近地天体仪器和滑动法提高了几乎所有成分的校准模型性能（p < 0.05）。总的来说，较差/性能较差的模型受仪器/仪器变异性的影响更大。但是，唯一的例外是水分含量（p = 0.02），其中使用独立仪器的验证集得出的RMSEP为2.39，而使用相同的仪器进行校准和验证的RMSEP为1.44。紫花苜蓿/草青贮样品的NDF、IVTD、NDFD、ADL、ADF、灰分、CP和水分含量的验证模型性能分别为4.18、3.86、6.14、1.10、2.75、1.42、2.71和1.67，玉米青贮饲料的3.22、2.21、4.55、0.38、2.07、0.50、0.51和1.62。根据这项研究的结果，手持式光谱仪将可用于预测未干燥和未磨碎的紫花苜蓿/草（R2 = 0.97）和玉米（R2 = 0.93）饲料样本中的水分含量。