Precision farming aims at reduced environmental impacts with increased productivity. Soils are multi-functional media in which air, water and biota occur together and form an essential part of the landscape with a fundamental role in the environment. The requirement for herbicides and fertilizers can vary within a field in response to spatial differences in soil properties. Near infrared (NIR) spectroscopy is widely used today as a nondestructive analytical technique which is capable of determining a number of physio-chemical parameters. The objectives of this study were to develop optimal models to predict chemical properties of paddy soils by visible and NIR reflectance spectra. Total of 60 soil samples were collected in spring from 20 paddy fields within central regions in Korea. Reflectance spectra, moisture contents, pH, total nitrogen (N), organic matter, available phosphate ($P_2O_5$) of soil samples were measured. The reflectance spectra were measured in wavelength ranges of 400-2,500 nm with 2 nm interval. The method of partial least square (PLS) analysis was used to determine the soil properties. The PLS analyses showed good correlation between predicted and measured chemical properties of paddy soils in the wavelength range of 1,800-2,400 nm. Especially, it showed better performance than the previous results which used the entire wavelength range of the spectrophotometer, without considering the optimal wavelength of each soil properties.
액상환원법을 통하여 출발 물질인 질산은 용액으로부터 환원 용매인 DMF와 환원제 및 계면활성제 역할을 하는 PVP를 이용하여 여러 합성 조건에서 균일하면서 적당한 크기의 은 나노판상체를 합성하고자 하였다. 합성 시료 및 필름시편들의 특성들은 SEM, TEM, UV-Vis-NIR 분광법, PSA 및 XRD를 사용하여 비교 조사하였다. 질산은 용액과 DMF에 26 wt%의 PVP가 첨가된 반응물을 $70^{\circ}C$에서 72 h 동안 반응하여 합성한 시료에는 약 100~200 nm 크기의 삼각형판상체들로 존재하였고, 약 1,000 nm에서 최대 흡수 피크를 나타내므로 근적외선을 가장 잘 반사시키는 시료로 예측하였다. 필름용 코팅액에서 은 나노판상체의 함유량이 증가하거나 이의 크기가 증가되면, 필름 시편의 투과율은 떨어지고 반사율은 높아지는 경향을 나타내었다.
Berzaghi, Paolo;Flinn, Peter C.;Dardenne, Pierre;Lagerholm, Martin;Shenk, John S.;Westerhaus, Mark O.;Cowe, Ian A.
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1141-1141
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2001
The aim of the study was to evaluate the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural network (ANN) on the prediction of chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with information relative to moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected with 10 different Foss NIR Systems instruments, which were either standardized or not standardized to one master instrument. The spectra were trimmed to a wavelength range between 1100 and 2498 nm. Two data sets, one standardized (IVAL) and the other not standardized (SVAL) were used as independent validation sets, but 10% of both sets were omitted and kept for later expansion of the calibration database. The remaining samples were combined into one database (n=21,696), which was split into 75% calibration (CALBASE) and 25% validation (VALBASE). The chemical components in the 3 validation data sets were predicted with each model derived from CALBASE using the calibration database before and after it was expanded with 10% of the samples from IVAL and SVAL data sets. Calibration performance was evaluated using standard error of prediction corrected for bias (SEP(C)), bias, slope and R2. None of the models appeared to be consistently better across all validation sets. VALBASE was predicted well by all models, with smaller SEP(C) and bias values than for IVAL and SVAL. This was not surprising as VALBASE was selected from the calibration database and it had a sample population similar to CALBASE, whereas IVAL and SVAL were completely independent validation sets. In most cases, Local and ANN models, but not modified PLS, showed considerable improvement in the prediction of IVAL and SVAL after the calibration database had been expanded with the 10% samples of IVAL and SVAL reserved for calibration expansion. The effects of sample processing, instrument standardization and differences in reference procedure were partially confounded in the validation sets, so it was not possible to determine which factors were most important. Further work on the development of large databases must address the problems of standardization of instruments, harmonization and standardization of laboratory procedures and even more importantly, the definition of the database population.
근적외 이용 토양분석기에 의한 토양수분, 유기물, 전질소 측정과 그 외 토양의 여러 가지 이화학 성분에 대한 측정결과를 검토하였다. 토양시료를 몰탈로 갈아서 토양입자를 0.2mm의 체를 통과시킨 140점의 토양시료를 85점은 근적외 토양분석기의 표준곡선을 작성하고 나머지 55점의 토양시료는 표준곡선을 이용하여 추정한 토양의 이화학성 중에서 토양수분, 토양 pH, 유기물, 전질소 CEC, 치환성 Ca, Mg, K 및 유효규산함량은 근적외 토양분석기로 동시에 추정할 수 있어 시비처방을 위한 토양의 비옥도를 판정하는데 유용하게 이용할 수 있을것으로 생각된다.
This paper presents $H{\alpha}$ emission line detections for four galaxies at z > 3.5 made with AKARI as part of the FUHYU mission program. These are the highest-redshift $H{\alpha}$ detections to date in star-forming galaxies. AKARI's unique near-infrared spectroscopic capability has made these detections possible. For two of these galaxies, this represents the first evidence of their redshifts and confirms their physical association with a companion radio galaxy. The star formation rates (SFRs) estimated from the $H{\alpha}$ lines under-predict the SFRs estimated from their far-infrared luminosities by a factor of ~ 2 - 3. We have also detected broad $H{\alpha}$ components in the two radio galaxies which indicate the presence of quasars.
외국농산물의 국내 유입증가와 이에 따른 신속한 원산지 판별법 확립이 요구되는 가운데 최근 수입이 급증한 품목 중 하나인 황기를 선택, CE 및 NIRS를 이용하여 분석조건을 확립하고 원산지판별에의 적용 가능성을 검토하였다. CE를 이용하여 분석 시 추출은 methanol: 0.1M phosphate buffer(pH 2.5)(3:7)를 사용하였으며 uncoated fused silica capillary$(50\;{\mu}m\;I.D.{\times}27cm)$를 이용하여 $45^{\circ}C$, 14 kV로 분석, 200 nm에서 검출하였다. 분석 buffer는 0.1 M phosphate buffer(pH 2.5)에 20% methoxy ethanol과 40 mM HSA를 첨가하여 사용하였으며, 8초간 pressure injection 하였다. Peak의 재현성을 증대시키기 위하여 시료 주입 전 분석 buffer를 1분간 분석 시와 같은 방향으로(F) 흘려주고 0.1 M phosphoric acid와 1 M sodium hydroxide는 각각 4분, 5분간 반대방향으로(R) 홀려주었다. 증류수를 다시 1분간 흘려주고(R) 분석 buffer로 2분간 평형화(F) 시킨 후 시료를 주입하였다. 이상의 조건으로 국내산(97점)과 수입(113점) 황기를 분석한 결과 전체 peak의 양상은 유사하였으나 약 $11{\sim}13$분에 용출되는 2개의 peak(peak am-1, am-2)의 면적 비율에서 차이가 나타나 국산은 peak am-2가 peak am-1의 약 4배인 반면, 수입 산은 10배로 나타나 원산지 판별이 가능하였으며, 약 80%의 편별율을 나타내었다. NIRS는 국산 및 수입산 황기 raw 스펙트럼의 2차 미분 스펙트럼 R값이 0.915로 비교적 안정된 값을 얻을 수 있었고, SEP는 약 14.3%로 나타났다. 이를 국산과 수입산 황기에 적용 시 전체 판별율이 약 97%로 비교적 높은 판별율을 보였다. 또한 NIRS로 판별이 불가능한 시료가 CE로는 판별이 가능하여 이 두 기기를 함께 사용 시 상호보완하여 신속 정확한 원산지 판별법의 개발 가능성이 시사되었다.
In our previous study, we investigated the use of ensemble models based on LeNet and MiniVGGNet to classify the images of transverse and longitudinal surfaces of five Korean softwoods (cedar, cypress, Korean pine, Korean red pine, and larch). It had accomplished an average F1 score of more than 98%; the classification performance of the longitudinal surface image was still less than that of the transverse surface image. In this study, ensemble methods of two different convolutional neural network models (LeNet3 for smartphone camera images and NIRNet for NIR spectra) were applied to lumber species classification. Experimentally, the best classification performance was obtained by the averaging ensemble method of LeNet3 and NIRNet. The average F1 scores of the individual LeNet3 model and the individual NIRNet model were 91.98% and 85.94%, respectively. By the averaging ensemble method of LeNet3 and NIRNet, an average F1 score was increased to 95.31%.
Ourwork aims to assess the content of dry matter, protein, cell wall parameters and water soluble carbohydrates in forages without having to handle samples, transport them to a laboratory, dry, grind and chemically analyze them. for this purpose, the concept of fresh forage analysis under field conditions by means of compact integrated NIRS InGaAs-diode array instruments on small plot harvesters is being evaluated for plant breeding trials. This work was performed with the world first commercial experimental forage plot harvester equipped with a NIRS module for the collection, compression, and scanning of forage samples (including automatic referencing and dark current measure ments). It was used for harvesting and analyzing a number of typical forage grass and forage legume plot trials. After NIRS measurements in the field each sample was again analyzed in the laboratory by means of a conventional grating spectrometer equipped with Si-and PbS-detectors. Conventional laboratory analysis of the samples was restricted to dry matter (DM) content by means of oven drying at 105. Routine chemometric procedures were then employed to assess the comparative accuracy and precision of the DM assessments in the spectral range between 950 and 1650nm by the NIRS diode array as well as by the conventional NIRS scanning instrument. The results of this study confirmed that the type of NIRS diode array instrument employed here functioned well even in rugged field operations. further refinements proved to be necessary for optimizing the automatic filling of the sample compartment to adjust for the wide variation in forage material under conditions of extremely low or high harvest yields. The error achieved in calibrating the apparatus for forages of typical DM content proved to be satisfactory (SECV < 1.0). Possibly as a consequence of higher sampling errors, its performance in atypical forages with elevated DM contents was less satisfactory. The error level obtained on the conventional grating NIR spectrometer was similar to that of the diode array instrument for both types of forage.
The aim of this work was to test the feasibility of NIRS in analysing textural characteristics of “Pasta Filata” cheese during the shelf-life. For this purpose, 128 samples of “Pasta Filata” cheese, subdivided into two sets on the basis of the wax used to avoid mechanical damages (paraffin, biodegradable wax), were analysed by using an InfraAlyzer 500 (Bran+Luebbe). Analyses were performed at room temperature. Samples were cut into small cylinders (D=3.2 cm, height = 1 cm), in agreement with literature information. Data were processed by using Sesame Software (Bran+Luebbe). Samples were analysed, during the shelf-life, at 90 and 120 days. In parallel, textural characteristics were detected carrying out a compression method by using an Universal Testing Machine Instron model 4301 (Instron Corporation, Canton, Massachusetts). As compression probe was used a cylinder (D = 5.8 cm, height = 3.7 cm) and a speed rate of 20mm/min was applied. The load at 20 mm of compression was recorded on sample cylinders of 1.7 cm (D) by 2 cm (height). Qualitative analysis of full spectra showed the possibility to gather samples on the basis of the days of shelf-life. The textural characteristics of cheese during the shelf-life was evaluated by comparing NIRS data with rheological results. The best correlation was obtained applying MLR to the first derivative of normalized absorbance values at seven wavelengths. Load values were plotted against the NIR prediction values based on first derivatives. NIRS proved to be an useful tool in classifying samples on the basis of the shelf-life period as well as in predicting their textural characteristics ($R^2$= 0.916, SEC = 0.192, SEP = 0.248, SEV = 0.345).
The classical energy balance method was used to measure the apparent metabolisable energy (AME) of four batches of broiler starter and finisher diets produced by two commercial feed companies. The results showed there was little variation in protein content between batches, but NDF content varied from 13.3% to 15.5% between batches of diet. The batch variation in chemical composition differed between feed manufacturers. While there was no difference in AME and feed conversion ration (FCR) between batches of starter diets produced by company A, FCR and AME ranged from 1.76-1.94 (p<0.001) and 11.38-11.90 MJ/kg air dry (p<0.05), respectively, for diets produced by company B. Similar results were found in a second experiment. There was no difference in AME, dry matter digestibility (DMD) and FCR between batches for finishing diet produced by company B, but a large variation occurred for the finisher diets from company A (p<0.01), where the ranges of FCR, AME and DMD were 1.95-2.30, 10.5-12.3 (MJ/kg air dry) and 58-68%, respectively. FCR was correlated with AME. AME was negatively related to the content of fibre in the diet, but positively related to DMD. The preliminary results based on 24 samples showed that near infrared spectroscopy (NIR) has the potential to predict FCR, intake, AME and DMD of commercial broiler diets, with $R^2$ being 0.93, 0.89, 0.95 and 0.98, respectively. The standard error of cross validation was below 0.2 for AME and only 0.06 for FCR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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