Buğday unu ve tane örneklerinde kalite bileşenlerinin NIR (yakın kızılötesi yansıma)  spektroskopisi ile tespiti
Determination of quality components in wheat seed and flour samples using NIR (near infrared reflectance) spectroscopy
Yazar: MUSTAFA EMRE ALTAY
Danışman: PROF. DR. FATİH KAHRIMAN
Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Regresyon = Regression

Özet:
Buğday ve buğdayın ununun kalite özelliklerinin tespitine yönelik yapılan kimyasal analizler maliyetli ve zaman alıcıdır. Klasik yöntemlere alternatif bir teknoloji olan yakın kızılötesi yansıma (NIR) spektroskopisi örnekler üzerinde fiziksel müdehale gerektirmemesi, sonuçların çok kısa sürede elde edilmesini ve aynı anda çoklu bileşen analizi yapılması gibi avantajlar sağlayabilmektedir. Bu tez çalışmasında tane ve öğütülmüş buğday örneklerinde bazı kalite özelliklerinin (Nem, Protein, Gluten) NIR spektroskopisi ile tespitine yönelik kalibrasyon modelleri geliştirilmiş ve geliştirilen bu modellerde farklı ön işlem ve dalga boyu seçim yöntemi kombinasyonlarının tahmin başarısına etkisinin araştırılması yapılmıştır. Çalışmada Çanakkale ili ve çevresinde faaliyet gösteren Ticaret Borsaları ve Un Fabrikalarından temin edilen ekmeklik buğday unu (n=184) ve tane örnekleri (n=142) materyal olarak kullanılmıştır. Örneklerden alınan 1200 nm ile 2400 nm arasındaki spektrumlarda tip dışı örneklerin elemine edilmesi için Temel Bileşen Analizi yönteminden yararlanılmıştır. Tez çalışmasında veri uygulama olarak 4 türev yöntemi, 5 ön işlem yönteminden yararlanılmıştır. Modelleme tekniği olarak iki ayrı (Kısmi En Küçük Kareler-PLS, Destek Vektör Makineleri-SVM) regresyon yöntemi kullanılmış ve 9 ayrı dalga boyu seçim yöntemi uygulanmıştır. Her özellik ve örnek grubu için her modelleme tekniği için bu yöntemlerin farklı kombinasyonları ile toplam 180 model oluşturulmuş ve değerlendirilmiştir. Araştırmada incelenen üç özellik için toplam 2160 adet tahmin modeli (1080 adet tane örnekleri için, 1080 adet un örnekleri için) oluşturulmuş ve karşılaştırılmıştır. 
Çalışma sonucunda nem oranı için en başarılı bulunan model tane örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan ve spektral veri işlemi olarak FD+MSC+Seçimsiz kombinasyonundan elde edilmiştir. Protein oranı için un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan Seçimsiz+SNV+Seçimsiz kombinasyonundan, gluten oranı için ise yine un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan Smoothing+SNV+GA-PLS kombinasyonundan elde edilmiştir. Örnek tipinin (tane, un) model başarısına etkisi özelliklere göre değişkenlik göstermiştir.  Nem oranı için tane örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan modeller daha başarılı sonuç verirken, protein oranı ve gluten oranı için un örneklerinden alınan spektrumlarla oluşturulan modellerden daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Buğday ununda protein ve gluten oranının tespiti için SVM modelleme yöntemi PLS yönteminden daha başarılı sonuçlar vermiştir.

Abstract:
Chemical analyses to determine the quality characteristics of wheat and wheat flour are costly and time consuming. Near-infrared (NIR) reflectance spectroscopy, serving as an alternative to traditional techniques, offers several benefits, including the elimination of direct physical manipulation of samples, the capability to deliver results rapidly, and the ability to analyze several components simultaneously. In this study, calibration models were developed for the determination of some quality properties (moisture, protein, gluten) in grain and milled wheat samples by NIR spectroscopy and the effect of different pre-treatment and wavelength selection method combinations on the prediction success of these models was investigated. Bread wheat flour (n=184) and grain samples (n=142) obtained from Commodity Exchanges and Flour Factories operating in and around Çanakkale province were used as materials in the study.  Principal Component Analysis method was used to eliminate out-of-type samples in the spectra between 1200 nm and 2400 nm. In this study, 4 derivative methods and 5 preprocessing methods were used as data application. Two different regression methods (Partial Least Squares-PLS, Support Vector Machines-SVM) were used as modelling techniques and 9 different wavelength selection methods were applied. A total of 180 models were created and evaluated with different combinations of these methods for each modelling technique for each trait and sample group. A total of 2160 prediction models (1080 for grain samples and 1080 for flour samples) were created and compared for the three traits examined in the study.
The study concluded that the most effective model for measuring moisture content was developed through the integration of FD+MSC+Unselected for spectral data processing, based on spectra collected from grain samples. For determining the protein ratio obtaining spectra from flour samples, the Unselected + SNV + Unselected combination was found to be effective. Similarly, the best results for flour samples were obtained from the Smoothing + SNV + GA-PLS combination for the gluten ratio. The effect of sample type (grain, flour) on model success varied according to the properties.  Models based on spectra from grain samples showed greater success in measuring moisture content, whereas those derived from flour samples were more effective for protein and gluten contents. Additionally, the SVM modeling approach outperformed the PLS method in accurately determining protein and gluten levels of wheat flour.