目前,我國(guó)林業(yè)發(fā)展正處于從數(shù)字林業(yè)轉(zhuǎn)為智慧林業(yè)的重要階段。但因木材生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)長(zhǎng)期以來較為粗獷、傳統(tǒng)木材材性檢測(cè)手段費(fèi)時(shí)費(fèi)力、破壞性大,且不具備林地實(shí)地檢測(cè)條件,無法實(shí)現(xiàn)大批次樣品的快速實(shí)時(shí)檢測(cè)等問題,致使木材檢測(cè)滯后于生產(chǎn),嚴(yán)重阻礙了我國(guó)林業(yè)智能化發(fā)展的進(jìn)程�？梢�-近紅外光譜（Visible and Near Infrared Spectroscopy,Vis-NIR Spectroscopy）技術(shù)作為一項(xiàng)快速、綠色的高新檢測(cè)技術(shù),以其檢測(cè)樣品無狀態(tài)限制、模型循環(huán)利用性高、分析成本低和可在線快速檢測(cè)等優(yōu)勢(shì)已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、石油化工、醫(yī)藥等領(lǐng)域。在林業(yè)中,可見-近紅外光譜技術(shù)仍處于起步探索階段,具有較大的發(fā)展空間及應(yīng)用前景。然而,因木材本身具有的異質(zhì)性、多樣性和復(fù)雜性,仍有一些問題阻礙了可見-近紅外光譜技術(shù)在林業(yè)中的深入應(yīng)用。例如,不同形式的光譜對(duì)同一樹種的預(yù)測(cè)精度不同;光譜中的噪音等非相關(guān)待測(cè)組分信息致使模型預(yù)測(cè)精度不高:上千維光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生的高維矩陣需要較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間和大量的存儲(chǔ)空間,增加了可見-近紅外光譜建模及后期模型維護(hù)的復(fù)雜度;此外,默認(rèn)的建模參數(shù)致使模型預(yù)測(cè)精度較低。因此,針對(duì)上... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：131 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１可見－近紅外光譜波長(zhǎng)范圍??Ｆｉｇ．?１－１?�。瑁�?ｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓ?ｆｏｒ?Ｖｉｓ－ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａ??

圖１－５果蠅群體覓食過程示意圖??Ｆｉｇ．?１－５?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｄｒｏｓｏｐｈｉｌａ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ?ｆｏｒａｇｉｎｇ??

圖２－１木材可見－近紅外光譜采集系統(tǒng)??Ｆｉｇ．?２－１?Ｔｈｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｆｏｒ?ｔｈｅ?ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ?ｏｆ?ｗｏｏｄ?Ｖｉｓ－ＮＩＲ?ｓｐｅｃｔｒａ??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]近五年我國(guó)近紅外光譜分析技術(shù)研究與應(yīng)用進(jìn)展[J]. 褚小立,史云穎,陳瀑,李敬巖,許育鵬.  分析測(cè)試學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]利用近紅外及中紅外融合技術(shù)對(duì)小麥產(chǎn)地和烘干程度的同時(shí)鑒別[J]. 鄒小波,封韜,鄭開逸,石吉勇,黃曉瑋,孫悅.  光譜學(xué)與光譜分析. 2019(05)
[3]木材種類的近紅外光譜和模式識(shí)別[J]. 郝勇,商慶園,饒敏,胡遠(yuǎn).  光譜學(xué)與光譜分析. 2019(03)
[4]油漆涂層對(duì)近紅外鑒別兩種紅木家具種類影響分析[J]. 趙曉俊,顧玉琦,王佩欣,壽國(guó)忠,錢孟波.  光散射學(xué)報(bào). 2019(01)
[5]不同核函數(shù)支持向量機(jī)和可見-近紅外光譜的多種植被葉片生化組分估算[J]. 陳方圓,周鑫,陳奕云,王奕涵,劉會(huì)增,王俊杰,鄔國(guó)鋒.  光譜學(xué)與光譜分析. 2019(02)
[6]紅茶感官品質(zhì)及成分近紅外光譜快速檢測(cè)模型建立[J]. 董春旺,梁高震,安霆,王近近,朱宏凱.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(24)
[7]農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)研究[J]. 許士東,郭君,趙龍,蔣國(guó)偉.  農(nóng)村科技. 2018(12)
[8]火炬松木材基本密度和纖維長(zhǎng)度近紅外模型的建立與應(yīng)用[J]. 蔣開彬,牛品,王博,林艷,何紫迪,黃少偉.  福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[9]基于響應(yīng)面優(yōu)化的青龍河流域HSPF模型參數(shù)校準(zhǔn)方法[J]. 劉興坡,程星鐵,胡小婷,李永戰(zhàn).  哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(05)
[10]應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)檢測(cè)木材含水率的方法[J]. 汪紫陽,李耀翔,尹世逵.  東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)

博士論文
[1]基于NIR的制漿材材性快速檢測(cè)方法研究[D]. 吳珽.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院 2018

碩士論文
[1]基于SVM核函數(shù)和參數(shù)選擇的高光譜圖像分類研究[D]. 秦溱.華中科技大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3411815