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J-GLOBAL ID：202002285067884421   整理番号：20A0351027

NIR分光法を用いたアブラヤシ新鮮果実房(FFB)の熟度を測定するための部分最小二乗(PLS)予測モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of Partial Least Square (PLS) Prediction Model to Measure the Ripeness of Oil Palm Fresh Fruit Bunch (FFB) by Using NIR Spectroscopy

著者 (3件)： Iqbal Zaqlul (Department of Agricultural Engineering, Universitas Brawijaya, Malang, ZIP 65145, Indonesia) ,  Herodian Sam (Department of Agricultural and Biosystem Engineering, Bogor Agricultural University, Bogor, ZIP 23111, Indonesia) ,  Widodo Slamet (Department of Agricultural and Biosystem Engineering, Bogor Agricultural University, Bogor, ZIP 23111, Indonesia)
資料名： IOP Conference Series: Earth and Environmental Science  (IOP Conference Series: Earth and Environmental Science)
巻： 347  号： 1  ページ： 012079 (7pp)  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5558A  ISSN： 1755-1307  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アブラヤシ新鮮度(FFB)熟度を予測するためのモデルを開発するために,NIR分光法のような迅速で非破壊的な方法を利用した。この方法は,それらの内部化学成分を予測することによって,いくつかの作物の品質を決定する能力を示した。本研究の目的は,キャリブレーションモデルを開発することによって,FFBにおける水と油含有量を予測するためのNIR分光法の実現可能性を研究することである。FFBの60試料を,1000~2500nmの範囲のNIRFlex N-500分光計を用いて走査した。試料の水と油含有量を走査後に測定した。キャリブレーションモデルを開発するために,部分最小二乗(PLS)回帰と前処理をUnscrambler X10.3を用いて行った。結果は,PLSが,r2,因子,RSMECV,およびRPDがそれぞれ0.93,3,5.24,および2によるMSC前処理を用いて含水量を予測するための較正モデルを確立するのに良く機能することを示した。一方,PLSは,結果が統計パラメータを満たさなかったので,油含有量較正モデルを確立するためによく用いることができなかった。実験室測定のために,モデルはFFBの含水量を予測することができた。しかし,それは同じ品種とプランテーションから採取したサンプルに限られた。しかしながら,NIR分光法は,アブラヤシFFBの熟度を検出する有望な方法を提案した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 含水量 ,  *予測モデル ,  新鮮度 ,  分光計 ,  *部分最小二乗法 ,  走査 ,  品種 ,  *アブラヤシ ,  熟度 ,  前処理 ,  農作物 ,  *果物 ,  品質 ,  *近赤外分光分析
準シソーラス用語： 化学成分 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (9件)： NIR分光法 ,  アブラヤシ ,  新鮮 ,  果実 ,  熟度 ,  部分最小二乗 ,  PLS ,  予測モデル ,  開発