基于不同预处理的椴树木材基本密度近红外光谱估测及模型优化

摘要：

[目的]木材的基本密度在木材质量等级评定中起着重要的作用,是木材分流及精细化利用的重要依据.利用近红外光谱技术,实时监测木材性质,掌握木材性质的变化,为进一步制定和改善林木培育方法提供理论依据.[方法]借助树木生长锥对椴树活立木取样,以椴树样品基本密度真值和近红外光谱数据为输入,分别通过卷积平滑、一阶导数和二阶导数预处理方法来实现近红外光谱数据的预处理,建立了基于偏最小二乘法(PLS)的椴树木材基本密度的近红外估测模型.[结果]在350～2500 nm波段范围内,一阶导数预处理的椴树木材基本密度模型是最优的,校正集相关系数为0.9648,校正均方根误差为0.0027,验证集相关系数为0.9432,预测均方根误差为0.0033.在对近红外光谱数据进行去噪优化处理,构建椴树木材基本密度模型后,在500～2300 nm波段范围内,一阶导数预处理椴树木材基本密度模型依旧最优,其校正集相关系数为0.9871,校正均方根误差为0.0016,验证集的相关系数是0.9486,预测的均方根误差是0.0021.[结论]选择特定的预处理方法,结合样本特征,建立椴树木材基本密度模型,可以显著降低建模成本,提高模型预测精度,快速测定椴树木材的基本密度.

关键词：基本密度、近红外光谱、预处理、密度估测、偏最小二乘法

所属期刊栏目：40

分类号：S781.31(森林采运与利用)

资助基金："十三五"国家重点研发计划项目;林业工程一流学科科研创新项目2018

在线出版日期：2020-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：171-180