应用近红外光谱技术检测木材含水率的方法

摘要：

运用近红外光谱技术(NIRS)结合偏最小二乘法(PLS),采用了中心化、标准化和导数处理等预处理方法,建立了胡桃楸、榆树以及两个树种混合的含水率预测模型,分析近红外光谱技术在木材含水率检测中的应用.结果表明:在光谱进行中心化和标准化处理后,胡桃楸样本的二阶导数光谱的预测模型最优,其验证集相关系数为0.928 3;榆树样本的一阶导数光谱的预测模型最优,其验证集相关系数为0.952 9;胡桃楸和榆树的混合近红外光谱经过中心、标准化和一阶导数处理后建立的预测模型最优,其验证集相关系数为0.930 9.在合适的光谱预处理和建模方法下,近红外光谱技术能够用于预测木材的含水率,同时利用近红外光谱技术建立混合木材的含水率模型是可行的.

关键词：近红外光谱技术、木材含水率、偏最小二乘法、混合树种

所属期刊栏目：46

分类号：S781.3(森林采运与利用)

资助基金：林业公益性行业科研专项201504508;“十三五”国家重点研发计划项目2017YFC0504103

在线出版日期：2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：82-86