榆树木材基本密度近红外模型优化的研究

李耀翔 徐浩凯

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榆树木材基本密度近红外模型优化的研究

    作者简介: 李耀翔(1973-),女,内蒙古人,博士,副教授,主要从事森林工程和木材无损检测研究.E-mail:yaoxiangli@nefu.edu.cn.;
  • 基金项目:

    中央高校基本科研业务费专项(DL12EB07-2)

    黑龙江省自然科学基金(C201111).

  • 中图分类号: S 781.31

A study on the optimization of the model of NIR-based elm wood density

  • CLC number: S 781.31

  • 摘要: 为探究近红外光谱技术野外测量木材基本密度的可行性,用圆盘模拟伐倒木锯面,采集光谱信号,结合偏最小二乘法(PLS)建立榆树木材基本密度预测模型.其校正模型和验证模型决定系数R2分别为0.845 6和0.801 1,均方根误差RMSE分别为0.023 1和0.026 6,标准误差SE分别为0.023 2和0.026 8.为进一步提高模型预测精度,利用卷积平滑、小波变换等6种方法对光谱信号进行预处理.结果表明,基于小波变换去噪的模型精度最好,校正模型和验证模型决定系数分别为0.899 6和0.866 2,RMSE和SE的值均达到最小.研究表明,近红外光谱技术可用于木材基本密度的野外测量.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-07-07

榆树木材基本密度近红外模型优化的研究

    作者简介:李耀翔(1973-),女,内蒙古人,博士,副教授,主要从事森林工程和木材无损检测研究.E-mail:yaoxiangli@nefu.edu.cn.
  • 1. 东北林业大学 工程技术学院,黑龙江 哈尔滨 150040
基金项目:  中央高校基本科研业务费专项(DL12EB07-2)黑龙江省自然科学基金(C201111).

摘要: 为探究近红外光谱技术野外测量木材基本密度的可行性,用圆盘模拟伐倒木锯面,采集光谱信号,结合偏最小二乘法(PLS)建立榆树木材基本密度预测模型.其校正模型和验证模型决定系数R2分别为0.845 6和0.801 1,均方根误差RMSE分别为0.023 1和0.026 6,标准误差SE分别为0.023 2和0.026 8.为进一步提高模型预测精度,利用卷积平滑、小波变换等6种方法对光谱信号进行预处理.结果表明,基于小波变换去噪的模型精度最好,校正模型和验证模型决定系数分别为0.899 6和0.866 2,RMSE和SE的值均达到最小.研究表明,近红外光谱技术可用于木材基本密度的野外测量.

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