The applicability of non-destructive near infrared reflectance spectroscopic (NIRS) method was tested to determine the protein and oil contents of intact soybean [Glycine max (L.) Merr.] seeds. A total of 198 soybean calibration samples and 101 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the developed non-destructive NIRS equation for analysis of protein and oil contents, the most accurate equation was obtained at 2, 8, 6, 1(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, and 1 point second smoothing) and 2, 1, 20, 10 math treatment conditions with Standard Normal Variate and Detrend (SNVD) scatter correction method and entire spectrum (400-2500 nm) by using Modified Partial Least Squares (MPLS) regression, respectively. Validation of these non-destructive NIRS equations showed very low bias (protein: 0.060%, oil: -0.017%) and standard error of prediction (SEP, protein: 0.568 %, oil : 0.451 %) as well as high coefficient of determination ($R^2$, protein: 0.927, oil: 0.906). Therefore, these non-destructive NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein and oil content of intact soybean seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass screening technique for selection of high protein and oil soybean in breeding programs.
Discrimination of geographic origin of agricultural products is a important issue in Korea because the price difference between Korean domestic and imported cereals is a key among some reasons. NIRS (Near Infrared Reflectance Spectroscopy) has been applied to classify the geographical origin of soybeans. Total 135 samples (Korean domestic 92 and foreign 43) were used to obtain calibration equation through 400~2,500 nm wavelength. The math treatment with 1st derivative and 4 nm gap and the modified partial least squares(MPLS)regression was outstanding for calibration equation. The standard error of calibration and determination coefficient in calibration set(n=115) was 6.65 and 0.98, respectively. And it showed that the extra 20 samples for validation equation were identified their authentication correctly. This study describes that the application of NIRS would be possible for discrimination of geographical origin between Korean domestic and imported soybeans.
The objectives were to assess the use of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a tool for estimating nutrient compositions of corn kernel, and to apply an NIRS-based indium gallium arsenide array detector to the system for collecting spectra and analyzing calibration equations using equipments designed for field application. Partial Least Squares Regression (PLSR) was employed to develop calibration equations based on representative data sets. The kennard-stone algorithm was applied to induce a calibration set and a validation set. As a result, the method for structuring a calibration set significantly affected prediction accuracy. The prediction of chemical composition of corn kernel resulted in the following (kennard-stone algorithm: relative) moisture ($R^2=0.82$, RMSEP=0.183), crude protein ($R^2=0.80$, RMSEP=0.142), crude fat ($R^2=0.84$, RMSEP=0.098), crude fiber ($R^2=0.74$, RMSEP=0.098), and crude ash ($R^2=0.81$, RMSEP=0.048). Result of this experiment showed the potential of NIRS to predict the chemical composition of corn kernel.
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a rapid and accurate analytical method for determining the composition of agricultural products and feeds. This study was conducted to determine tocopherol and tocotrienol contents in rice bran by using NIRS system. Total 80 rice bran samples previously analyzed by HPLC were scanned by NIRS and over 60 samples were selected for calibration and validation equation. A calibration equation calculated by MPLS(modified partial least squares) regression technique was developed and coefficient of determination for tocopheyol and tocotyienol content were 0.975 and 0.984, respectively, in calibration sets. Each calibration equation was fitted to validation set that was performed with the remaining samples not included is the calibration set, which showed high positive correlation both in tocopherol and tocotrienol content file. This results demonstrate that the developed NIRS equation can be practically used as a rapid screening method for quantification of tocopherol and tocotrienol contents in rice bran.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1072-1072
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2001
The purpose of this research is to evaluate rapid determination of phosphorus in soils using NIR spectroscopy. The soil samples from the fields subject to different crops and land-use in Kyeongbook province, Korea were used to make the calibration and validation of the calibration set estimating phosphorus in soil. The NIR reflectance was scanned at 2nm intervals from 1100 to 2500nm with an InfraAlyzer 500 (Bran+Luebbe Co.). Various regression analyses were used to evaluate a NIRS method for determination of phosphorus in the soil. NIR absorption approach requires many soil samples to obtain optimal prediction. Applicability of NIR spectra technique may allow for the analysis of available soil phosphorus rapidly as well as total component within a few seconds.
Hss, Sharma;Kilpatrick, M;Lyons, G;Murray, J;Mellon, R
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.1517-1517
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2001
Cultural conditions during production of compost, using wheat straw and chicken litter as raw materials, will affect the microbial and biochemical characteristics, leading to a wide variation in mushroom productivity. Over the past 10 years, chemical and instrumental methods, suitable for assessing compost quality have been studied in Northern Ireland. In addition, the use of near subject of investigation over the past 4 years. Previous studies have shown that NIRS can be used fer assessing quality of dried and milled composts. The aim of the current investigation is to develop NIR calibrations for key quality parameters such as dry matter, pH, nitrogen, carbon, ash, microbial population and fibre factions during the two stages of production using spectra of fresh composts. Near infrared reflectance measurements of fresh composts prepared by 6 producers were made during a two-year period. Although the spectra of fresh composts were dominated by two moisture peaks at 1450 nm and 1940 nm, good calibrations for determining moisture content, conductivity, pH, nitrogen, carbon and fibre fractions were developed. The results of quality assessment during commercial production using the calibrations will be presented and discussed.
Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference
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2001.06a
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pp.3112-3112
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2001
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
The purpose of this study was to assess whether mechanical sensory score by Toyo Midometer can be substituted by near-infrared spectroscopy (NIRS) method in whole-grain milled rice samples. Toyo values of collected commercial brand rice (n=127) had comparatively wide ranges from 62.9 to 84.2 (Mean=70.5; S.D.=4.0). Calibration equation was developed using 73 samples. Standard error of calibration (SEC) for sensory score equation and $R^2$ were 0.95, and 0.94, respectively, however, percentage of variation in the reference method values (1-VR) which give a true indication of equation performance was slightly lower (1-VR=0.81) than calibration equation. It was demonstrated that, even though NIRS has potential as a rapid tools to predict rice sensory score, the prediction of sensory score in rice by NIRS needs to be further investigation on a large number of sample with different varieties and growing locations.
Lim, Jong Guk;Kim, Gi Young;Mo, Chang Yeun;Oh, Kyoung Min;Kim, Geon Seob;Yoo, Hyeon Chae;Ham, Hyeon Heui;Kim, Young Tae;Kim, Seong Min;Kim, Moon S.
Journal of Biosystems Engineering
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v.42
no.4
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pp.301-313
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2017
Purpose: This study was conducted to discriminate between normal hulled barley and Fusarium (Fusarium asiaticum and Fusarium graminearum) infected hulled barley by using the near-infrared spectroscopy (NIRS) technique. Methods: Fusarium asiaticum and Fusarium graminearum were artificially inoculated in hulled barley and the reflectance spectrum of the barley spike was obtained by using a near-infrared spectral sensor with wavelength band in the range 1,175-2,170 nm. After obtaining the spectrum of the specimen, the hulled barley was cultivated in a greenhouse and visually inspected for infections. Results: From a partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) prediction model developed from the raw spectrum data of the hulled barley, the discrimination accuracy for the normal and infected hulled barley was 99.82% (563/564) and 100% (672/672), respectively. Conclusions: NIRS is effective as a quick and nondestructive method to detect whether hulled barley has been infected with Fusarium. Further, it expected that NIRS will be able to detect Fusarium infections in other grains as well.
A near-infrared reflectance spectroscopic(NIRS) method which has been recently developed for a non-destructive method for measuring ingredients in foods and agricultural products especially was evaluated for the determination of capsanthin, total sugar, capsaicin and moisture contents in Korean domestic red peppers. A multiple linear regression analysis with the data obtained by standard-laboratory methods(capsaicin by GC, capsanthin by Colorimetry, total sugar by HPLC and moisture by Vacuum drying method) and NIRS method was carried out to make a calibration. The accuracy of the NIRS method was found to be adequate when the standard-laboratory values for a set of sample that were not included in the calibration, were compared. It is concluded that the NIRS method is suitable for the determination of total sugar and capsanthin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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