Gibaud, Hélène: Nahinfrarotspektroskopische Erfassung und Charakterisierung der nutritiven und fermentativen Qualität von Grassilage im ungetrockneten Zustand

Near infrared spectroscopic measuring and characterisation of the nutritive and fermentative quality of grass silage in undried state

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Schlüsselwörter
Nahinfrarot-Spektroskopie, NIRS, Chemometrie, Grassilage, Fermentation, Energie, Futter
near-infrared spectroscopy, NIRS, chemometrics, grass silage,fermentation, energy, feed

Sachgruppe der DNB
630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin
Basisklassifikation
35.05, 33.07, 35.25, 48.61
Göttinger Online Klassifikation
RRB 000, YA 000

Dissertation zur Erlangung des Doktortitels, angenommen von: Georg-August-Universität Göttingen, Fakultät für Agrarwissenschaften, 2008-01-25

Abstract (ENG)

Grassland and forage crop farms are faced with the challenge of cost-efficient production of farm-produces feed for the ruminant feeding. The objective of this work is to reach a time and cost reduction through the use of the near infrared spectroscopy (NIRS). This will be achieved through the simultaneous recording of nutritional (dry matter, crude protein, residual sugar, fibre, ADF, NDF, crude ash, energy content and the digestibility), and fermentative (pH, NH₃-N, lactic, butyric, acetic and propionic acid, ethanol content and DLG points) quality parameters of grass silage. For this purpose chemometrical regression models based on different regression methods (PCR, PLS, MPLS) and differently transformed spectra were used.

Abstract (GER)

Grünland- und Futterbaubetriebe stehen vor der Herausforderung, kostengünstig hochwertiges Wirtschaftsfutter für die Wiederkäuerfütterung zu erzeugen. Ziel dieser Arbeit ist es durch den Einsatz der Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) eine Senkung des Zeit- und Kostenaufwandes zu erreichen. Dies soll durch die simultane Erfassung der nutritiven (Trockenmasse-, Rohprotein-, Restzucker-, Rohfaser-, ADF-, NDF-, Rohasche-, Energiegehalt sowie die Verdaulichkeit) und fermentativen (pH-Wert, NH₃-N, Milch-, Butter-, Essig- und Propionsäuregehalt sowie Ethanolgehalt und DLG-Punkte) Qualitätsparameter der Grassilage erfolgen. Hierfür wurden chemometrische Regressionsmodelle basierend auf verschiedenen Regressionsmethoden (PCR, PLS, MPLS) und unterschiedlich transformierten Spektren verwendet.

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