未来，农业和粮食生产行业肯定会严重依赖科学进步，以便在收益率上升并确保质量。近红外（NIR）光谱是一种具有巨大农业应用潜力的开发。例如，在谷物生产中，正在探索NIR光谱，用于其具有各种谷物的定性和定量测量的实用性。
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Avantes Nirline光谱仪在NIR中的800-2500nm提供了显着性能。它包括像IngaAs（铟镓砷），背部变薄CCD或CMOS探测器，三级Peltier热电冷却和下一代超低噪声电子设备等选项，用于信噪比远远优于其他信噪比。
植物健康的标记
粮食农民对植物健康有些涉及植物健康，因此直接影响粮食产量，从而产生利润。由于谷物污染可能具有严重的健康后果，植物健康也担心消费者。
NIR光谱是一种创新过程，需要近红外光的吸收或反射，以便于对测试样品的化学和物理性质进行定性和定量分析。NIR光谱常用于农业作用中以控制作物参数，例如含水量，糖含量和成熟的其他指标。
另外，它可以测量叶绿素荧光，以确定对人眼不可见的瘀伤的氮肥或扫描的需要。这种非破坏性和快速的检查方法在食品生产周期的每一步中都有一个地方从生产到分级和分类。
茎生锈特写镜头。图像信用：岳瑾
大麦镰刀菌感染检测
美国农业部（USDA）和国家农业科学院，韩国农村发展管理局最近赞助了一个联合研究项目。欧洲杯线上买球该项目调查了使用近红外光谱识别镰刀大麦的感染。真菌，镰刀菌，降低谷物产量并产生毒素，这可能对摄取感染颗粒的人和牲畜有害。
该研究组使用了Avaspec-nir256-2.2-TEC仪器用InGaAs（铟，镓和砷）热电冷却检测器，积分时间为20毫秒，以测量1175-2170nm的波长范围内。利用局部最小二乘分析和回归建模，建立了判断预测模型，并在识别镰刀孢子污染的谷物中提供98-100％的准确性。
研究人员检测到所有样品的1555-1575 nm之间的反射峰。另外，发现，发现了1305和2000nm的上升峰值和1900nm波长范围内的下降峰。最大的差异是反射强度。对于正常（未感染的）耐用的大麦，反射率强度为8000个计数，而感染晶粒在9600计数的平均强度。
试验他们的歧视模型，研究中的调查人员测试了数百个样本。在测试未感染的样本时，它们的模型仅显示一个误报和歧视精度为99.8％。在受感染的样品中，确定零假否定否定否定否定否定否定值为100％的歧视精度。类似的型号检测镰刀将在未来的研究中调查其他谷物中的感染。
识别稻瘟病真菌
真菌称为magnaporthe oryzae.及其雅凡福尔夫如蓬松景克里斯是农业产业中的稻瘟病。在世界的许多地方，由于它导致的严重产量损失，它被称为食品安全和稳定性的主要风险。
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稻瘟病稻瘟病症状。图像信用：唐纳德苗条
直到最近，用于检测稻瘟病的过程是地面上的物理检查。这种方法是耗时，近不可能对大规模操作进行全面的目视检查。如今，除了提高生产成本外，还有替代方案使用大量的农药和杀菌剂，这本身造成了健康和环境的风险。
已经建立了近红外光谱作为一种成本效益和准确的方法，用于鉴定叶子和冠层水平的其他植物疾病。通过证明稻瘟病指数和红外光谱之间的相关性，可以采用适合大规模操作的早期检测技术。这允许更有效地利用Agrichemicals和更可持续的作物管理方法。
在中国国家水稻研究所的研究人员和杭州农业科学院的发展中，中国杭州农业科学院采用神经网络分析反射光谱。欧洲杯线上买球目的是检测米米反射率依赖于水稻爆炸疾病指数的光谱区域。此外，研究人员选择了具有敏感性的关键波长带，以分析疾病严重程度，并验证了其基于神经网络的基于神经网络的谱模型，用于鉴定疾病严重程度。
在这次调查中，随着疾病指数的805-1000nm范围内呈现中等疾病指数的水稻呈现高原始反射率，其疾病指数在940nm下的较低的原始反射率下降，但在960-1000nm中的反射率较高范围。这些结果与早期的研究相当，其相关的中度真菌感染具有高反射率1135-2400nm范围和Nir 709-1134nm范围内的低反射率。
此外，在1297 nm下的反射率较低，而在1298 ~ 2400 nm之间的反射率较高。重组后的AvaSpec-nir256 / 512-2.5-HSC-EVO然而，在这项研究进行的时间不可用，是今天粮食分析的理想仪器。
作物健康的测量
多年来，Yara International ASA使用了Antantes光谱仪在一个模块中，该模块连接到与其肥料涂抹器一起使用的农用拖拉机并测量实时作物健康。该装置由两个光谱仪组成，该光谱仪专注于可见和近红外，以便在施用肥料期间检测植物中的叶绿素。该装置利用太阳作为被动光子，以使作物的反射测量能够实现。基于光谱测量，系统实时控制肥料的应用。
雅拉谷物分析仪
化学计量模型预测小麦蛋白质水平
Avantes一直与美国农业部合作，开发旨在在收获期间衡量谷物的项目。USDA的研究人员开发了化学计量模型，以便能够预测小麦和其他谷物中的蛋白质水平。模型使用近红外线（800-1100nm）的第三幅泛音，其提供了经济分析谷物的方法。Avaspec-ULS2048X16和Avaspec-ULS2048XL-EVO是此分析的完美候选者。
在疾病检测中使用NIR光谱
NIR光谱在农业生产中植物疾病和生物污染物检测中存在几种应用。例如，在玉米玉米酸盐毒素的检测中，晚枯病，黄色叶卷曲病毒在西红柿，叶斑或白粉病中的甜菜，或小麦的黄色铁锈。在这些之上，存在无数的其他作物疾病，影响产量和质量，可以通过NIR光谱检测。
除了用于农业疾病检测的NIR光谱，它目前在人类疾病检测中具有潜在的地方，特别是对于非侵入性糖尿病监测和癌症诊断和治疗。
前缘和德尼尔
通过开发的创新仪器在NIR光谱技术领域不断进展。掺入低噪声，高速通信AS7010电子产品在整个Nirline的光谱仪中提出了更快的信号处理。配对256像素或高分辨率512-像素TE冷却的IngaAs检测器阵列和高灵敏度100 mm焦距光学台，Avaspec-nir组仪表提供了敏感性和分辨率之间的理想平衡谷物，聚合物和过程监测在NIR 1000-2500nm波长范围内。
我们最近将我们的近红外光谱仪产品系列扩展到紧凑型AvaSpec Mini-nir光谱仪。Avaspec-Mini-Nir是一种紧凑的近红外光谱仪，基于我们的流行组合AvaSpec-nir256-1.7-evo和我们的迷你系列。这种多功能的微型NIR光谱仪非常适合各种应用，包括食物分析和回收行业。访问我们产品页面有关更多技术数据，应用程序和信息！
参考和进一步阅读
- 张，郝等。“基于BP-神经网络的光谱反射率估计稻米爆炸严重程度。“acta physiologiae plantarum.33.6（2011）：2461-2466。
- Lim, Jong Guk，等。用近红外光谱法快速无损地鉴别带壳大麦中的亚洲镰刀菌和禾谷镰刀菌生物系统工程杂志CHINESE42.4(2017): 301 - 313。
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