[发明专利]一种基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法

权利要求书

1.一种基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是，步骤是：

第一步，采集常见桉木和相思木属间树种的木片；

第二步，将木片置入粉碎机中磨成木粉作为样本；

第三步，采集各样本的近红外光谱数据；

第四步，对样本近红外光谱数据进行预处理，并分为训练集和预测集；

第五步，运用主成分分析法提取训练集样本光谱数据的主成分，建立识别模型；

第六步，用已知具体树种的预测集样本检验模型的识别能力。

2.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：所述常见桉木和相思木属间树种为尾巨桉、尾叶桉LH1、尾叶桉U6、蓝桉、马占相思、厚荚相思。

3.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：所述木粉粒径在0.25～0.38mm之间。

4.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：所述近红外光谱数据为利用近红外光谱仪采用漫反射方式获得的吸光度值，扫描范围为1600～2400nm，分辨率为8cm^-1。

5.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：第三步所述采集方法为每个样本采集3次光谱，取平均光谱数据作为样本的原始近红外光谱数据。

6.根据权利要求书1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：第四步所述预处理方法为多元信号校正和Savitzky-Golay平滑。

7.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：第五步所述识别模型建立过程主要为：基于主成分分析法建立样本分类变量与光谱数据之间的相关关系，并通过交互验证的方式确定建模过程中提取的最佳主成分数，然后根据此最佳主成分数建立识别模型。

8.根据权利要求1所述的基于近红外识别桉木和相思木属间树种的方法，其特征是：第六步所述识别能力用马氏距离表征，并设定样本距离真实类别的马氏距离最小且小于3.00为通过验证。