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基于近红外光谱技术的4种樟属植物识别技术研究
文献摘要：
探究近红外光谱分析技术应用于樟属植物识别的可行性,为樟属植物识别提供一个新方法.本研究运用近红外光谱仪采集猴樟、黄樟、油樟、银木4种樟属植物叶片的近红外光谱信息,并结合PCA聚类分析(PCA-Cluster)和偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)建立识别模型.结果表明:运用PCA-Cluster方法,选择4400～4800 cm-1、5400～6600 cm-1、7800～10000 cm-1建模波段,Segment 5 Gap5的3点二阶泰勒求导(ds2)方法对光谱数据进行预处理所建模型的识别效果最好,对外部验证集样品的识别率达97.5％;运用PLS-DA方法选择4000～8000 cm-1波段,一阶导数、5点平滑两种预处理相结合的方法建立判别模型性能最佳,其校正集相关系数(Rc2)为0.923,交叉验证均方根误差(RMSEC)为0.1202,利用所建模型对外部验证集样品进行识别,识别率为100％.说明近红外光谱技术能够用于不同种樟属植物的识别.
文献关键词：
近红外光谱;樟属植物;叶片;PCA聚类分析;识别
中图分类号：
作者姓名：
涂白连;谢阳志;伍艳芳;郑永杰;刘新亮;张月婷;徐海宁
作者机构：
江西农业大学·林学院,江西南昌330045;江西省林业科学院·国家林业草原樟树工程技术研究中心,江西南昌330013
文献出处：
引用格式：
[1]涂白连;谢阳志;伍艳芳;郑永杰;刘新亮;张月婷;徐海宁-.基于近红外光谱技术的4种樟属植物识别技术研究)[J].南方林业科学,2022(06):54-60
A类：
Gap5,ds2
B类：
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AB值：
0.277832
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