• LF몰 이벤트
  • 파일시티 이벤트
  • 서울좀비 이벤트
  • 탑툰 이벤트
  • 닥터피엘 이벤트
  • 아이템베이 이벤트
  • 아이템매니아 이벤트

Prediction of Chemical Composition and Fermentation Parameters in Forage Sorghum and Sudangrass Silage using Near Infrared Spectroscopy

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2016.04.02
최종 저작일
2015.09
7페이지/파일확장자 어도비 PDF
가격 4,000원 할인쿠폰받기
다운로드
장바구니

* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.

서지정보

발행기관 : 한국초지조사료학회 수록지정보 : 한국초지조사료학회지 / 35권 / 3호
저자명 : Hyung-Soo Park, Sang-Hoon Lee, Ki-Choon Choi, Ji-Hye Kim, Min-Jeong So, Hyeon-Seop Kim

목차

Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MATERIALS AND METHODS
Ⅲ. RESULTS AND DISCUSSION
Ⅳ. CONCLUSION
Ⅴ. ACKNOWLEDGEMENT
Ⅵ. REFERENCES

영어 초록

This study was conducted to assess the potential of using NIRS to accurately determine the chemical composition and fermentation parameters in fresh coarse sorghum and sudangrass silage. Near Infrared Spectroscopy (NIRS) has been increasingly used as a rapid and accurate method to analyze the quality of cereals and dried animal forage. However, silage analysis by NIRS has a limitation in analyzing dried and ground samples in farm-scale applications because the fermentative products are lost during the drying process. Fresh coarse silage samples were scanned at 1 nm intervals over the wavelength range of 680~2500 nm, and the optical data were obtained as log 1/Reflectance (log 1/R). The spectral data were regressed, using partial least squares (PLS) multivariate analysis in conjunction with first and second order derivatization, with a scatter correction procedure (standard normal variate and detrend (SNV&D)) to reduce the effect of extraneous noise. The optimum calibrations were selected on the basis of minimizing the standard error of cross validation (SECV). The results of this study showed that NIRS predicted the chemical constituents with a high degree of accuracy (i.e. the correlation coefficient of cross validation (R²cv) ranged from 0.86~0.96), except for crude ash which had an R² cv of 0.68. Comparison of the mathematical treatments for raw spectra showed that the second-order derivatization procedure produced the best result for all the treatments, except for neutral detergent fiber (NDF). The best mathematical treatment for moisture, acid detergent fiber (ADF), crude protein (CP) and pH was 2,16,16 respectively while the best mathematical treatment for crude ash, lactic acid and total acid was 2,8,8 respectively. The calibrations of fermentation products produced poorer calibrations (RPD < 2.5) with acetic and butyric acid. The pH, lactic acid and total acids were predicted with considerable accuracy at R²cv 0.72~0.77. This study indicated that NIRS calibrations based on fresh coarse sorghum and sudangrass silage spectra have the capability of assessing the forage quality control

참고 자료

없음

자료문의

제휴사는 별도로 자료문의를 받지 않고 있습니다.

판매자 정보

코리아스칼라는 정직과 신뢰를 기반으로 학술단체 발전에 도움을 드리고자 하는 기업입니다. 본 사는 본 사가 자체 개발한 솔루션을 통하여 보다 효율적인 업무 관리 뿐만 아니라, 학술지의 데이터베이스화, ARCHIVE를 돕습니다. 본 사의 One Stop Service를 통해 국제적인 학술단체로 함께 도약 할 수 있다고 믿습니다.

주의사항

저작권 본 학술논문은 (주)코리아스칼라와 각 학회간에 저작권계약이 체결된 것으로 AgentSoft가 제공 하고 있습니다.
본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.
환불정책

해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.

파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

이런 노하우도 있어요!더보기

최근 본 자료더보기
탑툰 이벤트
Prediction of Chemical Composition and Fermentation Parameters in Forage Sorghum and Sudangrass Silage using Near Infrared Spectroscopy
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
  • 레이어 팝업
AI 챗봇
2024년 06월 13일 목요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
2:03 오후
New

24시간 응대가능한
AI 챗봇이 런칭되었습니다. 닫기