基于近红外技术的落叶松木材密度预测模型

• 作者: 张亚朝 张慧娟 张鸿富 李湃 李耀翔
• 来源期刊: 东北林业大学学报
• 关键词: 近红外光谱 落叶松木材密度 主成分回归法 偏最小二乘法
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 27-30
• 分类号: S781.31
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5382.2010.09.009

摘要

运用近红外光谱对落叶松(Larix gemelinii Rupr)样品密度进行了研究,分别运用偏最小二乘法及主成分回归建立预测模型,并用建立的模型分别对每一个样品进行了预测.基于偏最小二乘法的校正模型及验证模型相关系数分别为0.964和0.918, 校正标准误差及预测标准误差分别为0.016和0.021,模型预测值与实测值决定系数为0.93;主成分回归模型中,校正模型及验证模型相关系数分别为0.954和0.911, 校正标准误差及预测标准误差分别为0.017和0.023,模型预测值与实测值决定系数为0.91. 研究表明:基于主成分回归法与偏最小二乘法的近红外光谱分析建模,都可以实现对落叶松木材密度的有效预测,但相比较而言,偏最小二乘法略优于主成分回归法,所建立的模型对落叶松木材密度预测更加准确可靠.