基于Vis-NIR光谱的木材树种鉴别及密度模型研究

发布时间：2021-09-28 11:30

　　目前,我国林业发展正处于从数字林业转为智慧林业的重要阶段。但因木材生产经营长期以来较为粗犷、传统木材材性检测手段费时费力、破坏性大,且不具备林地实地检测条件,无法实现大批次样品的快速实时检测等问题,致使木材检测滞后于生产,严重阻碍了我国林业智能化发展的进程。可见-近红外光谱（Visible and Near Infrared Spectroscopy,Vis-NIR Spectroscopy）技术作为一项快速、绿色的高新检测技术,以其检测样品无状态限制、模型循环利用性高、分析成本低和可在线快速检测等优势已广泛应用于农业、石油化工、医药等领域。在林业中,可见-近红外光谱技术仍处于起步探索阶段,具有较大的发展空间及应用前景。然而,因木材本身具有的异质性、多样性和复杂性,仍有一些问题阻碍了可见-近红外光谱技术在林业中的深入应用。例如,不同形式的光谱对同一树种的预测精度不同;光谱中的噪音等非相关待测组分信息致使模型预测精度不高:上千维光谱数据产生的高维矩阵需要较长的计算时间和大量的存储空间,增加了可见-近红外光谱建模及后期模型维护的复杂度;此外,默认的建模参数致使模型预测精度较低。因此,针对上... 

【文章来源】：东北林业大学黑龙江省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：131 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图１－１可见－近红外光谱波长范围??Ｆｉｇ．?１－１?丁ｈｅ?ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ?ｆｏｒ?Ｖｉｓ－ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａ??

图１－５果蝇群体觅食过程示意图??Ｆｉｇ．?１－５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ?ｆｏｒａｇｉｎｇ??

图２－１木材可见－近红外光谱采集系统??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｈｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｆｏｒ?ｔｈｅ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｏｄ?Ｖｉｓ－ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａ??

【参考文献】：
期刊论文
[1]近五年我国近红外光谱分析技术研究与应用进展[J]. 褚小立,史云颖,陈瀑,李敬岩,许育鹏.  分析测试学报. 2019(05)
[2]利用近红外及中红外融合技术对小麦产地和烘干程度的同时鉴别[J]. 邹小波,封韬,郑开逸,石吉勇,黄晓玮,孙悦.  光谱学与光谱分析. 2019(05)
[3]木材种类的近红外光谱和模式识别[J]. 郝勇,商庆园,饶敏,胡远.  光谱学与光谱分析. 2019(03)
[4]油漆涂层对近红外鉴别两种红木家具种类影响分析[J]. 赵晓俊,顾玉琦,王佩欣,寿国忠,钱孟波.  光散射学报. 2019(01)
[5]不同核函数支持向量机和可见-近红外光谱的多种植被叶片生化组分估算[J]. 陈方圆,周鑫,陈奕云,王奕涵,刘会增,王俊杰,邬国锋.  光谱学与光谱分析. 2019(02)
[6]红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立[J]. 董春旺,梁高震,安霆,王近近,朱宏凯.  农业工程学报. 2018(24)
[7]农产品追溯系统研究[J]. 许士东,郭君,赵龙,蒋国伟.  农村科技. 2018(12)
[8]火炬松木材基本密度和纤维长度近红外模型的建立与应用[J]. 蒋开彬,牛品,王博,林艳,何紫迪,黄少伟.  福建农林大学学报(自然科学版). 2018(06)
[9]基于响应面优化的青龙河流域HSPF模型参数校准方法[J]. 刘兴坡,程星铁,胡小婷,李永战.  哈尔滨工业大学学报. 2019(05)
[10]应用近红外光谱技术检测木材含水率的方法[J]. 汪紫阳,李耀翔,尹世逵.  东北林业大学学报. 2018(12)

博士论文
[1]基于NIR的制浆材材性快速检测方法研究[D]. 吴珽.中国林业科学研究院 2018

硕士论文
[1]基于SVM核函数和参数选择的高光谱图像分类研究[D]. 秦溱.华中科技大学 2015



本文编号：3411815