| 致谢 | 第6-7页 |
| 缩略词表 | 第7-11页 |
| 摘要 | 第11-12页 |
| Abstract | 第12-13页 |
| 1 引言 | 第14-15页 |
| 2 文献综述 | 第15-27页 |
| 2.1 植酸 | 第15-19页 |
| 2.1.1 植酸的性质 | 第15页 |
| 2.1.2 植酸在作物中的存在情况 | 第15-16页 |
| 2.1.3 植酸的抗营养作用 | 第16-17页 |
| 2.1.3.1 植酸对磷元素的影响 | 第16-17页 |
| 2.1.3.2 植酸对矿质元素的影响 | 第17页 |
| 2.1.3.3 植酸对蛋白质及消化酶的影响 | 第17页 |
| 2.1.4 植酸的测定方法 | 第17-19页 |
| 2.1.4.1 植酸的直接测定方法 | 第17-18页 |
| 2.1.4.2 植酸的间接测定方法 | 第18-19页 |
| 2.2 磷 | 第19-21页 |
| 2.2.1 磷的生理功能 | 第19页 |
| 2.2.2 磷对作物生长发育的影响 | 第19页 |
| 2.2.3 磷的测定方法 | 第19-21页 |
| 2.2.3.1 光度法 | 第19-20页 |
| 2.2.3.2 仪器法 | 第20-21页 |
| 2.3 可见/近红外光谱技术概述 | 第21-25页 |
| 2.3.1 可见/近红外光谱技术简介 | 第21页 |
| 2.3.2 可见/近红外光谱技术定量分析的基本流程 | 第21-23页 |
| 2.3.3 影响可见/近红外光谱技术测定准确性的因素 | 第23页 |
| 2.3.4 可见/近红外光谱技术在水稻中的应用 | 第23-25页 |
| 2.3.4.1 可见/近红外光谱技术在水稻中的定性分析 | 第23-24页 |
| 2.3.4.2 可见/近红外光谱技术在水稻中的定量分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本研究的目的意义、研究内容及技术路线 | 第25-27页 |
| 2.4.1 目的意义 | 第25页 |
| 2.4.2 研究内容 | 第25-26页 |
| 2.4.3 技术路线 | 第26-27页 |
| 3 材料与方法 | 第27-36页 |
| 3.1 材料 | 第27页 |
| 3.1.1 实验材料 | 第27页 |
| 3.1.2 仪器与试剂 | 第27页 |
| 3.1.2.1 仪器 | 第27页 |
| 3.1.2.2 试剂 | 第27页 |
| 3.2 方法 | 第27-36页 |
| 3.2.1 样品中植酸、无机磷及总磷含量的测定 | 第27-29页 |
| 3.2.1.1 样品中植酸含量的化学测定 | 第27-28页 |
| 3.2.1.2 样品中无机磷含量的化学测定 | 第28-29页 |
| 3.2.1.3 样品中总磷含量的化学测定 | 第29页 |
| 3.2.2 样品可见/近红外光谱采集 | 第29页 |
| 3.2.3 数据处理 | 第29-34页 |
| 3.2.3.1 光谱数据预处理 | 第29-31页 |
| 3.2.3.2 主成分分析(Principal component analysis, PCA) | 第31页 |
| 3.2.3.3 特征波长选取方法 | 第31-32页 |
| 3.2.3.4 多元校正方法 | 第32-34页 |
| 3.2.4 模型评价参数及数据处理软件 | 第34-36页 |
| 3.2.4.1 模型评价参数 | 第34-35页 |
| 3.2.4.2 数据处理软件 | 第35-36页 |
| 4 结果与分析 | 第36-66页 |
| 4.1 植酸含量统计及校正模型的创建 | 第36-45页 |
| 4.1.1 样品集的划分 | 第36页 |
| 4.1.2 植酸含量化学值统计分析 | 第36-37页 |
| 4.1.3 光谱预处理分析 | 第37-39页 |
| 4.1.4 光谱主成分分析 | 第39-40页 |
| 4.1.5 基于全波段光谱的植酸含量校正模型构建 | 第40-42页 |
| 4.1.6 特征波长筛选 | 第42-43页 |
| 4.1.7 基于特征波长的植酸含量校正模型构建 | 第43-45页 |
| 4.2 无机磷含量统计及校正模型的创建 | 第45-55页 |
| 4.2.1 样品集的划分 | 第45页 |
| 4.2.2 无机磷含量化学值统计分析 | 第45-46页 |
| 4.2.3 光谱预处理分析 | 第46-47页 |
| 4.2.4 光谱主成分分析 | 第47-48页 |
| 4.2.5 基于全波段光谱的无机磷含量校正模型构建 | 第48-50页 |
| 4.2.6 特征波长筛选 | 第50-52页 |
| 4.2.7 基于特征波长的无机磷含量校正模型构建 | 第52-55页 |
| 4.3 总磷含量统计及校正模型的创建 | 第55-64页 |
| 4.3.1 样品集的划分 | 第55页 |
| 4.3.2 总磷含量化学值统计分析 | 第55-56页 |
| 4.3.3 光谱预处理分析 | 第56-57页 |
| 4.3.4 光谱主成分分析 | 第57-58页 |
| 4.3.5 基于全波段光谱的总磷含量校正模型构建 | 第58-61页 |
| 4.3.6 特征波长筛选 | 第61-62页 |
| 4.3.7 基于特征波长的总磷含量校正模型构建 | 第62-64页 |
| 4.4 精米中植酸、无机磷及总磷含量的相关性分析 | 第64-66页 |
| 5 讨论 | 第66-69页 |
| 5.1 利用可见/近红外光谱技术预测精米植酸含量 | 第66页 |
| 5.2 利用可见/近红外光谱技术预测精米无机磷含量 | 第66-67页 |
| 5.3 利用可见/近红外光谱技术预测精米总磷含量 | 第67-68页 |
| 5.4 可见/近红外光谱技术在水稻育种中的应用 | 第68-69页 |
| 6 参考文献 | 第69-79页 |
| 附表 | 第79-88页 |
| 7 作者介绍 | 第88页 |
