Practical Spectroscopy in Agriculture and Food Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Science Pub Inc

作者:Posudin, Yuriy I.

出品人:

页数:196

译者:

出版时间:

价格:540.00 元

装帧:HRD

isbn号码:9781578085057

丛书系列:

图书标签:

• Spectroscopy
• Agriculture
• Food Science
• Analytical Chemistry
• Food Analysis
• Agricultural Science
• NIR Spectroscopy
• Raman Spectroscopy
• UV-Vis Spectroscopy
• Quality Control

农业与食品科学中的光谱学应用实践 图书简介 本书深入探讨了光谱分析技术在现代农业和食品科学领域中的广泛应用，旨在为研究人员、技术人员和学生提供一套全面、实用的操作指南和理论基础。随着全球对食品安全、质量控制和农业可持续性要求的不断提高，快速、无损、高通量的分析方法变得至关重要。光谱学技术凭借其高灵敏度、实时监测能力和对样品准备要求的降低，已成为满足这些需求的理想工具。 本书结构清晰，内容涵盖了从基础的光谱理论到具体的应用案例，确保读者能够从宏观到微观地理解和掌握这些先进技术。 第一部分：光谱学基础与原理 本部分首先为读者奠定了坚实的理论基础。我们详细介绍了电磁波谱的性质，以及物质与电磁波相互作用的基本物理化学原理。重点阐述了吸收、发射、散射、透射和反射等核心光谱现象。 基础光学与量子力学基础： 解释了分子和原子能级结构如何决定了特定波长光的吸收和发射特性，这是理解所有光谱技术的基础。 主要光谱技术概述： 详细介绍了可见光/近红外（Vis/NIR）、中红外（MIR）、拉曼光谱、荧光光谱以及X射线荧光（XRF）等在食品和农业领域中最常用的技术。对于每种技术，本书都阐述了其基本工作原理、仪器构造和适用范围。 数据采集与预处理： 强调了在实际工作中，原始光谱数据往往需要复杂的预处理才能用于定量或定性分析。内容包括基线校正、散射校正（如散射修正法）、平滑处理、去卷积以及各种变换（如Savitzky-Golay滤波和一阶/二阶导数）的应用。 第二部分：光谱技术在农业中的应用 本部分聚焦于光谱技术如何革新传统的农业生产和管理流程，实现精准农业的目标。 土壤健康与养分管理： 探讨了利用NIR和MIR光谱技术对土壤有机质含量、氮磷钾（NPK）含量、pH值及重金属污染的快速评估方法。重点介绍了田间地头的便携式光谱仪如何实现实时测土配方施肥。 作物生理状态与健康监测： 详细描述了利用叶绿素荧光技术监测植物光合效率和胁迫反应。同时，通过分析叶片反射光谱，实现了对水分胁迫、营养缺乏（如铁、镁缺乏）和早期病虫害的无损识别与定位。 谷物与饲料质量控制： 论述了如何利用近红外光谱（NIR）对收获后的谷物（如小麦、玉米、大豆）的蛋白质、水分、脂肪和淀粉含量进行快速在线检测，优化分级和存储条件。对于动物饲料，也阐述了如何检测原料的营养成分和潜在霉菌毒素（如黄曲霉毒素）的筛查技术。 农产品成熟度与采收期预测： 结合光谱数据与成熟度指数，展示了如何利用光谱分析预测水果和蔬菜的最佳采收时间，以确保最佳的风味和货架期。 第三部分：光谱技术在食品科学中的深度应用 本部分深入剖析了光谱技术在食品加工、质量保证和真实性验证中的关键作用。 食品成分的定量与在线监测： 详细介绍了在加工线上应用光谱技术（如在线NIR/MIR）对食品基质（如乳制品、肉制品、烘焙产品）中的主要成分进行连续监测，以实现过程控制（PAT）。涵盖了对脂肪、水分、糖分和蛋白质的精确测量方法。 食品的掺假与真实性鉴定： 这是光谱学应用的一个重要前沿领域。本书展示了如何利用特定光谱指纹图谱（特别是拉曼和高光谱成像）来区分真伪产品，例如： 橄榄油的产地和等级区分。 蜂蜜中是否存在糖浆掺假。 肉类和海产品的物种鉴定与新鲜度评估。 食品安全与污染物检测： 探讨了利用XRF检测食品中的元素污染物（如重金属），以及利用高光谱成像技术（HSI）在流水线上实时识别和剔除异物（如塑料、金属碎片）和生物污染（如霉变区域）。 风味与感官特性的光谱关联： 阐述了如何通过多元统计分析（如偏最小二乘回归PLS）建立光谱数据与人类感官评价（如口感、香气强度）之间的定量关系模型，从而实现对产品风味特性的客观量化。 第四部分：数据处理与模型建立 理解和应用光谱数据依赖于强大的化学计量学工具。本部分是本书的实践核心。 化学计量学基础： 介绍了构建可靠预测模型的关键步骤，包括变量选择、模型校准和验证。详细解释了主成分分析（PCA）在数据探索和降维中的应用。 经典回归方法： 深入讲解了多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLS）和主成分回归（PCR）的理论基础、假设条件及其在光谱定量分析中的应用优缺点。 高级机器学习在光谱学中的应用： 介绍了如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和深度学习模型（如卷积神经网络 CNN）在处理复杂、非线性光谱数据时的优势，特别是在物种分类和复杂缺陷识别方面的最新进展。 模型性能评估与维护： 强调了模型的可移植性、鲁棒性和持续维护的重要性，包括交叉验证策略（如留一法、分组交叉验证）和外部集验证的必要性。 本书通过大量的图表、实例分析和步骤指南，确保读者不仅理解“是什么”，更掌握“如何做”。它致力于成为农业和食品领域从业者手中不可或缺的实用工具书，推动光谱技术在保障全球食品供应和质量方面的进一步发展。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆