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10种樟科植物的便携式近红外光谱技术识别方法
引用本文:涂白连,刘新亮,郑永杰,张月婷,徐海宁,温世钫,伍艳芳. 10种樟科植物的便携式近红外光谱技术识别方法[J]. 安徽农业大学学报, 2023, 50(4): 575
作者姓名:涂白连  刘新亮  郑永杰  张月婷  徐海宁  温世钫  伍艳芳
作者单位:江西农业大学林学院,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,南昌 330032;江西农业大学林学院,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,南昌 330032
基金项目:江西省重点研发计划项目(20203BBF62W010, 20202BBF63006)和江西省林业科技创新专项(创新专项〔2021〕15号)共同资助。
摘    要:为了探究便携式近红外光谱仪识别樟科植物的能力,利用该仪器采集10种樟科植物叶片的近红外光谱信息,建立便携式近红外光谱识别模型。以樟科樟属的普陀樟、银木,润楠属的滇润楠、刨花楠、红楠,楠属的闽楠、桢楠、白楠、紫楠、浙江楠10种植物为研究对象,运用便携式近红外光谱仪采集其叶片光谱,经主成分分析、光谱预处理、光谱匹配等步骤,初步建立5种楠属植物便携式近红外光谱识别模型。依次将3种润楠属和2种樟属植物叶片光谱信息加入模型,对模型进行升级和扩充,最终建立3个模型,分别记为:模型1(闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠)、模型2(闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠-刨花楠-滇润楠-红楠)和模型3(闽楠-白楠-紫楠-浙江楠-桢楠-刨花楠-滇润楠-红楠-普陀樟-银木),以此探究便携式近红外光谱分析技术识别10种樟科植物的能力。利用不同参数设置下的Savitzky-Golay平滑求导法和Normalize Range归一化范围预处理后所建模型均具备较好的性能,识别率分别达到99.65%、99.34%和99.71%。利用未知样品检验模型的识别效果,模型1、模型2和模型3对未知样品的识别率分别为98%、97.5%和99%。结果说明便携式近红外光谱技术能够成功识别10种樟科植物,为樟科植物识别技术提供了一种新方法。

关 键 词:便携式近红外光谱仪;樟科植物;叶片;识别

Identification methods of 10 Luaraceae plants by portable near infrared spectroscopy
TU Bailian,LIU Xinliang,ZHENG Yongjie,ZHANG Yueting,XU Haining,WEN Shifang,WU Yanfang. Identification methods of 10 Luaraceae plants by portable near infrared spectroscopy[J]. Journal of Anhui Agricultural University, 2023, 50(4): 575
Authors:TU Bailian  LIU Xinliang  ZHENG Yongjie  ZHANG Yueting  XU Haining  WEN Shifang  WU Yanfang
Affiliation:College of Forestry, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045;Camphor Engineering Technology Research Center for National Forestry Grassland Administration, Jiangxi Academy of Forestry, Nanchang 330032; College of Forestry, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045; Camphor Engineering Technology Research Center for National Forestry Grassland Administration, Jiangxi Academy of Forestry, Nanchang 330032
Abstract:
Keywords:portable near infrared spectrometer   Lauraceae   leaves   identification
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