一种基于近红外光谱判别木材属种的方法

摘要：

采用近红外光谱结合化学计量学的方法,对桉木和相思木及其属间6种木材的判别分类进行了研究. 首先采集了尾巨桉、尾叶桉L11、尾叶桉U6、蓝桉、马占相思、厚荚相思,共计86个样本的近红外光谱图,采用偏最小二乘法判别分析( PLS-DA)建立了桉木和相思木的分类模型,校正集和验证集的预测值与实际值之间的回归线基本重合,决定系数(R2)分别为0. 99和0. 97,模型效果较好,且对未知样本的识别正确率为100%. 为了对属间的6种木材作进一步的判别,采用MSC和Savitzky-Golay平滑对4000~7500 cm-1光谱进行预处理后,结合主成分分析( PCA)建立判别模型,模型识别率和验证正确率均为100%. 结果表明基于近红外光谱结合化学计量学算法可以对桉木和相思木的不同属进行快速鉴别.

关键词：近红外光谱、偏最小二乘法判别分析、主成分分析、木材

所属期刊栏目：35

分类号：TQ35;TS721

资助基金：国家林业局948技术引进项目2014-4-31

在线出版日期：2016-02-25（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：96-100