摘要：该文提出一种对松原不同品种大米进行判别的方法,对来自松原的稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521,5个品种共368个大米样品,利用波数范围为12000 cm^-1~4000 cm^-1的傅里叶近红外光谱仪获取光谱数据并对数据进行6种方法的预处理。结果表明,一阶导数结合SG9点平滑为最佳预处理方法,并用偏最小二乘判别(partial least squares discrimination analysis,PLS-DA)方法对校正样本建立判别分析模型,用验证集对模型进行验证,模型对验证集中稻花香、小高粱、通系926、吉粳515、农大521共5个品种的识别率均为100%;且优于主成分分析的结果。用来自柳河和梅河的稻花香样本与松原的稻花香样本进行产地判别,结果显示,此模型可以将松原样本与非松原样本进行判别。

关键词：品种鉴别 近红外光谱 主成分分析 产地确证 

单位：吉林农业大学食品科学与工程学院; 吉林长春130118; 吉林省长春市净月开发区福祉街道办事处; 吉林长春130122; 吉林农业大学资源与环境学院; 吉林长春130118; 吉林省长春市交警支队南关区大队; 吉林长春130000; 吉林农业大学信息技术学院; 吉林长春130118