본 연구는 옥수수 전 식물체의 화학적 구성분 및 사료가치를 신속 정확하고 비파괴적인 근적외 분광분석법으로 측정하여 시간과 경비가 많이 소요되는 기존의 화학적 방법을 대치할 수 있는 가능성을 타진함과 동시에 더욱 강력한 검량식을 작성하기 위하여 수행되었다.
옥수수 전 식물체의 시료는 1998년 서울대학교 농생대 부속실험목장 포장에서 사일리지용 옥수수 식물체를 부위별로 수확하여 196개의 시료를 수집하여 화학적 방법에 의한 분석치와 근적외 분광분석에 의한 스펙트럼 자료를 중회귀 분석을 행한 결과 검량식의 평가기준인 검량식 결정계수(R^2)과 검량식 표준오차(SEC)는 DM, NDF, ADF, ADL 및 CP에서 각각 0.84(SEC 0.28), 0.94(1.74), 0.91(SEC 0.74), 0.87(0.43) 및 0.95(SEC 0.14)%로 나타났다. 유도된 검량식의 정확도를 평가하기 위하여 검량식 작성에 사용되지 않은 미지시료를 이용하여 검증을 실시한 결과 검정표준오차(SEP)는 각각 DM 0.33, NDF 1.79, ADF 0.70, ADL 0.41 및 CP 0.10%의 오차로 각 성분을 측정할 수 있음이 밝혀졌다.
이상의 결과를 종합해 볼 때 근적외선 분광분석법을 이용한 사일리지용 옥수수의 화학적 구성분의 측정은 특별한 시료의 전처리 없이 신속하고 동시에 다성분 측정이 가능한 것으로 판단된다. 또한 다소 부정확한 검량식은 모든 조건을 고려할 수 있는 시료의 선택방법 및 정확한 화학적 분석방법을 충분히 고려하여 재검량식 작성이 이루어져야 할 것으로 판단된다. 직접 현장에서 이용 가능한 검량식을 작성하기 위해서는 시료의 선택방법, 정확한 화학적분석, 중첩되어진 흡광스펙트럼의 해석 및 통계 알고리즘의 개발에 관한 연구가 병행되어져야 한다고 사료된다.
Near-infrared reflectance spectroscopy(NIRS) has become increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating some chemical composition in cereals and dried forages. The predictive accuracy of NIRS relies heavily upon obtaining a good calibration set which represents the variation in the main population, accurate laboratory analyses and the application of the best mathematical procedures. Dried finely chopped samples(n=96) were scanned at 2nm intervals over the wavelength range 400-2500nm and the optical data recorded as log 1/Reflectance(log 1/R). Modified partial least squares(MPLS) regression was applied to scatter-corrected spectra(SNV and detrend). Calibration models for NIRS measurements gave multivariate correlation coefficients of determination(R^2) and standard errors of calibration(SEC) of 0.84(SEC 0.28), 0.94(SEC 1.74,) 0.91(SEC 0.74) and 0.95(SEC 0.14) for content of dry matter(DM), neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF) and crude protein(CP) on a dry basis respectively. The standard error of prediction(SEP) on the validation set(n=36) was used in comparisons of prediction accuracy. The SEP value was 0.33(DM), 1.79(NDF), 0.7(ADF) and 0.1%(CP), respectively. The relative ability of NIRS to predict chemical composition was very good for CP, NDF and ADF, and low for DM. This research should be useful in rapid analysis of forage quality for research and industry.
