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1.
《林产化学与工业》2015,(6)
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。 相似文献
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《林产化学与工业》2017,(5)
采用便携式近红外光谱仪采集231个霍山石斛枫斗和河南石斛枫斗样品的近红外光谱,采用一阶导数(1st D)、标准正态变量变换(SNV)、均值中心化(MNCN)、多元散射校正(MSC)、矢量归一化(N)等方法及其组合的9种方法预处理原始光谱,应用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)建立快速无损鉴别霍山石斛枫斗和河南石斛枫斗的数据模型,比较不同光谱预处理方法对PLS-DA建立模型的准确率影响,以预测模型的正确率、敏感性、特异性为指标,评价模型的优劣。结果表明:1st D+SNV+MNCN预处理方法的效果最好,模型的准确率最高,在潜在变量是12的情况下,校正集、交互验证集、预测集的准确率都为100%;模型的敏感性、特异性都为100%。 相似文献
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《中南林业科技大学学报(自然科学版)》2020,(3)
【目的】木材基本密度在木材质量等级评定中具有重要作用,是木材分流及精细化利用的重要依据。【方法】以东北林区典型针叶树种为研究对象,结合近红外光谱技术,构建红松、落叶松、云冷杉木材基本密度近红外估测模型,分析比较了不同波段优选算法并进行了模型优化。研究采用竞争性自适应重加权法(CARS)、无信息变量消除法(UVE)和间隔偏最小二乘法(iPLS)对木材近红外光谱波段进行优化,基于卷积平滑算法对近红外光谱数据进行预处理,结合偏最小二乘法(PLS)建立针叶木材基本密度估测模型。依据相关系数(R)、均方根误差(RMSEC)等模型参数对模型效果进行评价,对比分析确定最佳波段优选方法,得到最优针叶木材基本密度近红外估测模型。【结果】利用CARS、UVE、i PLS的波段优化方法对近红外光谱波段的筛选,可以起到优化针叶木材基本密度模型的作用,减少参与建模的近红外光谱的波段变量数,明显提升模型的运算速度,使得模型准确度更高、稳定性更好;利用间隔偏最小二乘法结合偏最小二乘法(iPLS-PLS)进行波段优选的针叶木材基本密度模型效果最好,其模型校正相关系数为0.938 0,校正均方根误差为0.021 8,验证相关系数为0.8959,验证均方根误差为0.028 0。【结论】基于波段优选及模型优化构建东北林区典型针叶树种基本密度近红外估测模型,可以有效提高运算速度及估测精度,实现针叶材基本密度的快速、准确、无损估测,为针叶木材材性研究和森林培育提供了理论依据与技术支撑,有利于进一步实现木材的高效节约与精细化利用。 相似文献
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【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350~2 500 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0.964 8,校正均方根误差为0.002 7,验证集相关系数为0.943 2,预测均方根误差为0.003 3。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500~2 300 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0.987 1,校正均方根误差为0.001 6,验证集的相关系数是0.948 6,预测的均方根误差是0.002 1。【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。 相似文献
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《林业科学》2021,57(8)
【目的】基于近红外光谱分析技术,判别纤维板生产过程中施胶量高低,为施胶工艺阶段提供技术支撑。【方法】以桉木纤维为研究对象,以脲醛树脂胶黏剂施胶量高低为判别指标,对同一批桉木纤维,控制含水率5%左右,建立施胶量为无(0%)、低(3%)、中(12%)、高(20%) 4种类别的近红外光谱偏最小二乘法回归模型(PLS),采用PLS-DA法判别施胶量高低,探究光谱采集方式(施胶纤维运动或静态状态)、施胶后纤维陈放时间对模型判别准确性的影响。【结果】1)随着施胶量增加,近红外光谱吸光度增大,PCA分析可区分无、低、中、高4种施胶量类别的桉木纤维; PLS-DA法能够建立相关性好、准确性高的近红外光谱模型,对未知样品的判别正确率达100%; 2)静态或动态光谱采集方式不会影响模型建立,对未知样品的判别正确率达100%;施胶后纤维陈放时间对近红外光谱影响很大,施胶后长时间陈放的纤维几乎不能正确判别施胶量高低。【结论】不同施胶量桉木纤维对近红外光谱的吸光度不同,PLS-DA法可准确判别桉木纤维施胶量高低;样品处于静止或运动状态均不影响模型建立和判别的准确性,可为在线识别纤维施胶量提供一定思路。 相似文献
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粗皮桉木材力学性质的近红外光谱方法预测 总被引：1，自引：0，他引：1
以人工林粗皮桉木材为研究对象,采用常规力学测试方法和近红外光谱方法对其无疵小试样力学性质进行研究。用近红外光谱仪采集试样表面的近红外光谱,对采集的近红外漫反射光谱进行导数预处理并对不同波段光谱建立校正模型,以1/3试样作为预测集对校正模型进行验证。结果表明:二阶导数预处理、350～25000nm全光谱波段、径切面和弦切面平均光谱值对粗皮桉木材力学性质模型预测效果最好。抗弯弹性模量和抗弯强度、顺纹抗压强度的实测值与近红外光谱方法的预测值存在较好的相关性,相关系数均大于0.88,相对分析误差大于2.0,表明利用近红外光谱方法预测人工林粗皮桉木材力学性质效果较好。 相似文献
8.
利用一阶导数、S-G平滑及多元散射校正等光谱预处理方法对油茶炭疽病危害下原始光谱进行预处理后,采用SPXY样本划分法将65个样本按7∶3将样本划分为45个校正集和20个预测集,再对不同预处理的光谱数据建立油茶炭疽病病情指数偏最小二乘回归模型。结果显示,在多种预处理方法中,S-G平滑预处理效果最好。通过连续投影算法(SPA)以及竞争性自适应重加权采样算法(CARS),从S-G平滑预处理的光谱中提取特征波长,进而构建基于偏最小二乘回归(PLSR)的油茶炭疽病病情指数的估测模型。试验结果发现,基于SPA所提特征波长建立的SPA-PLSR模型预测集R2p和预测均方根偏差(RMSEP)分别为0.700和0.072,基于CARS所提特征波长建立的CARS-PLSR模型预测集R2p和RMSEP分别为0.834和0.053;CARS-PLSR预测模型总体上要优于SPA-PLSR模型,可实现油茶炭疽病病情指数的估测。 相似文献
9.
借助近红外光谱技术,以江西省永丰官山林场楠木种子园的64份闽楠叶片为材料,采用传统的化学分析方法测定闽楠叶片样品的氮元素含量作参考值,同时采集闽楠叶粉末样品的近红外光谱图。运用化学计量学软件NIRCal,选定建模方法、建模波段和预处理方法,建立最优测定模型。另随机抽取10份未知样品对模型进行检验,结合配对样本T检验进行评价。结果表明：用主成分回归方法(PCR)建立的模型效果最好,其校正集相关系数Rc为0.912,校正集均方根误差RMSEC为1.098,交互验证集相关系数Rv为0.897,交互验证集均方根RMSEV为1.192。外部验证结果显示,预测值与实测值的相对偏差范围在0.070～0.705之间,且配对样本T检验结果显示P值为0.116,大于0.05,无显著差异。该方法可用于闽楠营养水平和优质选种的大批量快速检测。 相似文献
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《林业工程学报》2017,(6)
为实现油桐籽含油率的快速检测,采用近红外光谱结合化学计量学方法对油桐籽含油率的测定进行了研究。107个样本用Kennard-Stone法划分为校正集(80个)和验证集(27个)。光谱经预处理方法优化,确定一阶导数结合均值中心化预处理最优。分别采用竞争性自适应重加权算法筛选变量及小波变换压缩变量,比较了偏最小二乘法与径向基神经网络法所建模型的预测性能,确定竞争性自适应重加权算法筛选出的8个变量用于偏最小二乘法建模,所建模型预测性能最好:验证集相关系数0.927,均方根误差2.08,相对标准偏差为3.99%。结果表明竞争性自适应重加权算法筛选变量结合偏最小二乘法建模,所建模型简单,精度较好,可用于油桐籽含油率的快速检测。 相似文献