Temperature-dependent changes in near-infrared (NIR) spectra have been measured for oleic acid, and nonanoic acid in the pure liquid state. Particular attention has been paid to the 5400-4800 cm$\^$-1/ region where a number of combination bands appear. The NIR spectra of oleic acid show that a band at 5303 cm$\^$-1/ increases with temperature while that at 5270 cm/sup-1/ decreases. It ha been found from their second derivative spectra that these spectral changes take place stepwisely with two break points at 30 and 53$\^{C}$, which correspond to the phase transition temperatures oleic acid reported previously. Principle component analysis (PCA) has been carried out for the NIR spectra of oleic acid in the 5400-4800 cm$\^$-1/ region measured over a temperature range of 15-80$\^{C}$. core plots of the first and second principal components (PCs) show that the NIR spectra are classified into three groups; the spectra measured in the temperature range of 15-30$\^{C}$, those in the range of 31-53$\^{C}$, and those in the range of 54-80$\^{C}$. These temperature ranges correspond to those for quasi-smectic liquid crystal, disordered liquid crystal, and isotropic liquid of oleic acid in the pure liquid state. In other words, PCA provides unambiguous evidence for the phase transitions. similar studies have been carried out for petroselinic acid and nonanoic acid in the pure liquid states, but they do not show any evidence for phase transitions.
The purpose of this study is to develop to portable near infrared analyzer measuring the sugar content of the fruits on a tree before harvesting ones. The portable near infrared system consists of a tungsten lamp, a coaxial optical fiber bundle and a multi-channel detector, which has 256 pixels and a concave transmission grating. Reflectance NIR spectra of orange were recorded by using a coaxial optical fiber bundle. The spectra were collected over the spectral range $400{\sim}1100nm$. Partial least squares regression(PLSR) was applied for a calibration and validation for determination of sugar contents. The multiple correlation coefficient was 0.99 and standard errors of calibration(SEC) was 0.069 brix. The calibration model predicted the sugar content for validation set with standard errors of prediction(SEP) of 0.092 brix. The sugar content in fruits was successfully quantified using the portable near infrared analyzer.
Sumaiya Islam;Md Nasim Reza;Shahriar Ahmed;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Heetae Kim
농업과학연구
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제50권4호
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pp.883-902
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2023
Water is critical to the health and productivity of fruit trees. Efficient monitoring of water stress is essential for optimizing irrigation practices and ensuring sustainable fruit production. Short-range sensing can be reliable, rapid, inexpensive, and used for applications based on well-developed and validated algorithms. This paper reviews the recent advancement in fruit tree water stress detection via short-range sensing, which can be used for irrigation scheduling in orchards. Thermal imagery, near-infrared, and shortwave infrared methods are widely used for crop water stress detection. This review also presents research demonstrating the efficacy of short-range sensing in detecting water stress indicators in different fruit tree species. These indicators include changes in leaf temperature, stomatal conductance, chlorophyll content, and canopy reflectance. Short-range sensing enables precision irrigation strategies by utilizing real-time data to customize water applications for individual fruit trees or specific orchard areas. This approach leads to benefits, such as water conservation, optimized resource utilization, and improved fruit quality and yield. Short-range sensing shows great promise for potentially changing water stress monitoring in fruit trees. It could become a useful tool for effective fruit tree water stress management through continued research and development.
It is important to compare and analyze digital camouflage from different countries to promote the continuous development of a camouflage combat uniform. This effort should lead to developing a camouflage pattern suitable for the domestic environment and expand its performance of night camouflage. This study investigates digital camouflage by comparing camouflage fabrics sampled from Korea and eight other countries (USA, UK, Singapore, Croatia, Colombia, and Mongolia) in terms of textile, near-infrared reflectivity of colors, and color distribution. First, the fabric construction of camouflage from Korea, UK, US, Singapore, Span, and Croatia were all characterized by derivative plain weaves, while derivative twill weaves were generally used in Croatia and Mongolia. It is assumed that derivative plain weaves are adopted to improve the tearing strength of fine yarns. However, twill weaves enhance the flexibility of coarse yarn fabrics. Next, reflectivity change was analyzed based on camouflage color. The reflectivity of a combat uniform in Korea, Colombia, Croatia, and UK increased before 780nm in the visible light range, but remained consistent from 800nm which falls under the near-infrared range. In contrast, camouflage samples in Mongolia, Span, Singapore and USA showed a gradual increase of reflectivity in the near-infrared range. Finally, the color distribution analysis of digital camouflage found that camouflage of countries with desert or woodland combat settings dominantly contained brown colors. It indicates the color pattern consideration of different geographic regions is important to determine camouflage performance. This research involves basic study that will have implications for developing patterns and colors suitable for the South Korean environment and expand its use as night camouflage that helps achieve continuous improved camouflage performance.
Beef samples of loin eye area from New Zealand, USA and three quality grades of Hanwoo were analyzed using near infrared spectrophotometer with reference values from laboratory optical Chromameter to determine effective spectrum range and mathematical treatment for determination of color values. $R^2s$ of prediction models were not improved much by calibrating with whole light range (400~2500 nm) compared to using visible range (400~1100 nm). Standard errors of calibration and prediction were influenced by possible bias due to sampling non-homogeneous sample sources. However, partial differentiation in the first order was more stable against sampling biases than second derivatives of the spectra. Lightness value was little different among the five sample sources of beef. Beef samples from USA were brighter and more reddish than beefs of Hanwoo or from New Zealand (p<0.05). Yellowness of USA beef was the highest followed by beef from New Zealand, which was also higher than Hanwoo beefs of three quality grades (p<0.05).
The NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) onboard NEXTSat-1 is being developed by KASI. The NISS will perform the imaging low-resolution spectroscopic observation in the near-infrared range for nearby galaxies, low background regions, starforming regions and so on. The off-axis reflecting telescope with a wide field of view (2 deg. ${\times}$ 2 deg.) will be operated in the wavelength range from 0.95 to $3.8{\mu}m$. In order to reduce thermal noise, a telescope and a HgCdTe infrared sensor will be cooled down to 200K and 80K, respectively. To evade a stray light outside a field of view and use limited space efficiently, the NISS adopted the off-axis reflective optical system. The primary and secondary mirrors, optomechanical part and mechanical structure were designed to use the same material. It will lessen the degradation of optical performance due to a thermal variation. The purpose of NISS is the observation of cosmic near-infrared background in the wide wavelength range as well as the detection of near-infrared spectral lines in nearby galaxies, cluster of galaxies and star forming regions. It will give us less biased information on the star formation history. In addition, we will demonstrate the space technologies related to the development of the Korea's leading near-infrared instrument for the future large infrared telescope, SPICA.
Usually there are many furnaces in a ethylene plant and the performance of total furnaces can be improved if that of each furnace is monitored and controlled. For this purpose real-time data for the effluent of each furnace is necessary. However, it is very difficult to analyze the total effluent stream of a ethylene furnace by real-time because it is composed of so many components including heavy hydrocarbons. Fortunately, component data for lighter hydrocarbons is much more important than that of heavier ones for ethylene furnace. In ordinary case, the on-line measurement of light hydrocarbons is performed by on-stream gas chromatography, after separating gas-phase part from effluent. The main and important components of gas-phase are Methane, Ethane, Ethylene, and Propylene. If we can use Near-infrared spectroscopy for measuring those components within good reproducibility, shorter analysis time, better repeatability, easier maintenance and lower cost will make Near-infrared (NIR) analyzer replace on-stream gas chromatography in this process. Although it is known to be very difficult to measure gas components because of very weak absorption in Near-infrared region, we have studied the feasibility of the application of NIR for the measurement of gas-phase hydrocarbon in the effluent of ethylene furnace. The samples were obtained from actual process and NIR spectra were collected over 1100 to 2500nm range. NIR spectra and calibrations showed and demonstrated the possibility of extending NIR spectroscopy to the measurement of gas-phase hydrocarbon in the effluent of ethylene furnace.
Near infrared spectroscopy (NIRS) was applied to determination of the lipid content of compost during compost fermentation of tofu(soybean-curd) refuse. The reflected rays in the wavelength range between 800 and 2500 nm were measured at 2 nm intervals. The absorption of lipid observed at 4 wavelengths, 1208, 1712, 2312 and 2352 nm on the second derivative spectra. To formulate a calibration equation, a multiple linear regression analysis was carried out between the near-infrared spectral data and on the lipid content in the calibration sample set (sample number, n=60) obtained using a Soxhlet extraction method. The calibration equation for prediction of lipid, the value of the multiple correlation coefficient (R) was 0.975 when using the wavelengths of 1208 and 1712nm. To validate the calibration equation obtained, the lipid content in the validation sample set (n=35) not used for formulating the calibration equation were calculated using the calibration equations, and compared with the values obtained using the Soxhlet extraction method. Good agreement were observed between the results of the Soxhlet extraction method and those values of the NIRS method. The simple correlation coefficient (r) and standard error of prediction (SEP) were 0.964 and 0.815 %, respectively. Then, the NIRS method was applied to a compost fermentation in which the time course the lipid content were measured and good results were obtained. The study indicates that NIRS is a useful method for process management of the compost fermentation of tofu refuse.
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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pp.290.2-290.2
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2003
Skin Moisture is an important factor in skin health. Measurement of moisture content can provide diagnostic information on the condition of skin. In this study, a photo diode array type near infrared spectroscopy was used to determine skin moisture. Diffuse reflectance spectra were collected and transformed to absorbance using 1-nm stepsize over the wavelength range of 1100 nm to 2200 nm. (omitted)
Using Fuji apple fruits cultivated in Kyungpook prefecture, the calibration model for firmness evaluation of fruits by near infrared(NIR) reflectance spectroscopy was developed, and the various influence factors such as instrument variety, measuring method, sample group, apple peel and selection of firmness point were investigated. Spectra of sample were recorded in wavelength range of 1100∼2500nm using NIR spectrometer (InfraAlyzer 500), and data were analyzed by stepwise multiple linear regression of IDAS program. The accuracy of calibration model was the highest when using sample group with wide range, and the firmness mean values obtained in graph by texture analyser(TA) were used as standard data. Chemometrics models were developed using a calibration set of 324 samples and an independent validation set of 216 samples to evaluate the predictive ability of the models. The correlation coefficients and standard error of prediction were 0.84 and 0.094kg, respectively. Using developed calibration model, it was possible to monitor the firmness change of fruits during storage frequently. Time, which was reached to firmness high value in graph by TA, is possible to use as new parameter for freshness of fruit surface during storage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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