NIRS-Analyse von Futtermitteln
AN-NIR-131
2025-08
de
Multiparameter-Bestimmung in wenigen Sekunden
Die NIR-Spektroskopie ermöglicht eine schnelle und zuverlässige Analyse der wichtigsten Qualitätsparameter von Luzernefutter (z. B. Protein, Faser und Feuchtigkeit) ohne jegliche Probenvorbereitung.
Futtermittel sind Pflanzen oder Pflanzenteile, die sowohl von Nutztieren als auch von Wildtieren gefressen werden. Futtermittel sorgen für Masse, helfen bei der Gewichtserhaltung und bekämpfen verschiedene Probleme [1]. Luzernefutter hat einen hohen Proteingehalt und eignet sich gut zur Förderung der Muskelmasse bei Rindern oder zur Steigerung der Produktion von Milchkühen [2]. Luzerne wird auch häufig als Pferdefutter verwendet. Diese Tiere benötigen Futtermittel mit guter Schmackhaftigkeit, hoher Verdaulichkeit, hohem Aufnahmepotenzial und hohem Proteingehalt, wodurch die Nachfrage nach Luzerne und anderen hochwertigen Futtermitteln steigt. Die Landwirte haben darauf reagiert und in den letzten Jahren noch hochwertigere Luzerne angebaut. Da die Futterqualität von chemischen, biologischen und dynamischen Eigenschaften abhängt, müssen sowohl gemessene als auch berechnete Methoden verwendet werden. Die Standarduntersuchungen für Luzerne messen neutrale Detergentienfasern (NDF), saure Detergentienfasern (ADF), Rohprotein (CP), Asche, Feuchtigkeit und Protein. Bei Luzernepellets ist auch die mittlere Partikelgröße von Bedeutung. Die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) bietet eine schnelle und zuverlässige Vorhersage von Fett, Feuchtigkeit, Rohprotein, Fasern, Asche und Stärke in wenigen Sekunden und ohne Probenvorbereitung.
Alfalfa-Proben (einschließlich frischer Alfalfa, Alfalfa-Pellets und Alfalfa-Würfel) wurden mit einem Metrohm NIR Analyzer analysiert. Alle Messungen wurden im Reflexionsmodus unter Verwendung der großen Schale durchgeführt. Die Proben wurden in Rotation gemessen, um Spektraldaten von mehreren Bereichen zu sammeln. Die spektrale Mittelwertbildung der Signale von mehreren Stellen half, die Inhomogenität der Proben zu verringern.
Die Referenzwerte wurden gemäß den ISO-Normen gemessen, die am Ende dieser Application Note beschrieben sind. Für die gesamte Datenerfassung und die Entwicklung der Vorhersagemodelle wurde die Metrohm-Software verwendet.
Die erhaltenen NIR-Spektren (Abbildung 1) wurden zur Erstellung eines Vorhersagemodells für die Quantifizierung von Fett, Feuchtigkeit, Rohprotein, Ballaststoffen, Asche und Stärke in Alfalfa verwendet. Die Qualität der Vorhersagemodelle wurde anhand von Korrelationsdiagrammen (Abbildungen 2-5) bewertet, die eine sehr hohe Korrelation zwischen der NIR-Vorhersage und den Referenzwerten zeigen. Die jeweiligen Leistungszahlen (FOM) zeigen die erwartete Genauigkeit einer Vorhersage bei der Routineanalyse verschiedener Variationen von Luzernefutter (Tabellen 1-3).
Ergebnis Proteingehalt
| R2 | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) |
| 0.922 | 0.5 | 0.52 | 0.52 |
Ergebnis Feuchtigkeitsgehalt
| R2 | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) |
| 0.893 | 0.50 | 0.50 | 0.60 |
Ergebnis ADF-Gehalt
| R2 | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) |
| 0.906 | 1.27 | 1.32 | 1.22 |
Ergebnis NDF-Gehalt
| R2 | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) |
| 0.935 | 2.02 | 2.24 | 2.16 |
Gütezahlen / Figures of merit
Die folgenden Tabellen enthalten die Leistungszahlen für die Vorhersagemodelle für Luzernepellets (Tabelle 1), Luzerne-Würfel (Tabelle 2) und frische Luzerne (Tabelle 3).
| Parameter (Bandbreite) | No. Spectra | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) | R2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Faser (18–35%) | 385 | 1.24 | 1.35 | 1.34 | 0.714 |
| Feuchtigkeit (16–34%) | 976 | 0.50 | 0.50 | 0.60 | 0.893 |
| Rohprotein (10–21%) | 1577 | 0.51 | 0.52 | 0.52 | 0.922 |
| ADF (23–43%) | 633 | 1.27 | 1.32 | 1.22 | 0.906 |
| NDF (33–73%) | 336 | 2.02 | 2.24 | 2.16 | 0.935 |
| Asche (7–17%) | 216 | 0.78 | 0.86 | 0.81 | 0.723 |
| MPS (14–23 mm) | 43 | 0.40 | 0.47 | N/A | 0.888 |
| Parameter (Bandbreite) | No. Spectra | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) | R2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Asche (8–14%) | 72/23 | 0.33 | 0.36 | 0.30 | 0.887 |
| Faser (20–37%) | 86/27 | 1.38 | 1.63 | 1.48 | 0.758 |
| Protein (10–21%) | 101/34 | 0.58 | 0.63 | 0.65 | 0.857 |
| Feuchtigkeit (10–20%) | 87/28 | 0.23 | 0.30 | 0.29 | 0.974 |
| NDF (34–56%) | 96/22 | 1.73 | 2.11 | 1.44 | 0.918 |
| ADF (25–43%) | 102/35 | 1.38 | 1.65 | 1.44 | 0.837 |
| Parameter (Bandbreite) | No. Spectra | SEC (%) | SECV (%) | SEP (%) | R2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Faser (18–35%) | 385 | 1.24 | 1.35 | 1.34 | 0.714 |
| Feuchtigkeit (16–34%) | 976 | 0.50 | 0.50 | 0.60 | 0.893 |
| Rohprotein (10–21%) | 1577 | 0.51 | 0.52 | 0.52 | 0.922 |
Diese Application Note zeigt, dass es möglich ist, mehrere Schlüsselparameter von Luzernefutter mit NIR-Spektroskopie zu bestimmen. In der Regel sind mehrere Analysemethoden erforderlich, um wichtige Qualitätsparameter für Futter zu messen (Tabelle 4). Die NIRS-Futtermittelanalyse bietet eine sehr genaue, kostengünstige und schnelle Alternative.
| Parameter | Methode |
|---|---|
| Stärke | ISO 6493:2000 Futtermittel - Bestimmung des Stärkegehalts - Polarimetrisches Verfahren |
| Rohasche | ISO 5984:2022 Tierfuttermittel - Bestimmung der Rohasche |
| Rohfaser | ISO 6865:2000 Futtermittel - Bestimmung des Rohfasergehalts - Verfahren mit Zwischenfiltration |
| Rohprotein | ISO 5983-1:2005 Futtermittel - Bestimmung des Stickstoffgehalts und Berechnung des Rohproteingehalts - Teil 1: Kjeldahl-Verfahren |
| Feuchtigkeit | ISO 6496:1999 Futtermittel - Bestimmung des Gehalts an Feuchtigkeit und anderen flüchtigen Bestandteilen |
| Fett | ISO 6492:1999 Futtermittel - Bestimmung des Fettgehalts |
- Saracen Horse Feeds. The Importance of Forage. Saracen Horse Feeds. https://saracenhorsefeeds.com/sports/feeding-the-ex-racehorse/the-importance-of-forage (abgerufen am 09.07.2025).
- Douliere Hay France. Alfalfa Hay - Lucerne hay for beef and dairy cow, sheep, goat, broadmare and chicken. https://doulierehayfrance.com/en/produit/alfalfa-hay/ (abgerufen am 09.07.2025).
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