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基于小波变换的木材近红外光谱模型优化及质量追溯被引量：7: 2018年; 智能化精准获取木材基本信息是木材质量追溯系统信息采集的核心,同时也是木材后期分流、加工、精细化利用的重要依据。旨在探讨基于小波变换的木材近红外光谱(NIRS)去噪及模型优化,研究近红外技术用于木材质量追溯的基础理论与方法,构建基于近红外的木材质量追溯体系。以山杨木材气干密度为例,采用小波变换进行光谱去噪及模型优化,应用偏最小二乘法(PLS)构建了基于近红外光谱技术的山杨木材气干密度定标模型。在此基础上,集成二维码技术,在Matlab环境下,将近红外定标模型预测结果(以木材密度为例)及其他木材相关信息(树种名称、产地、采集单位、数据获取方式等)生成快速响应矩阵码(QR Code),以实现木材信息的有效、快速追溯。同时研究分析了不同纠错等级、字符数、像素下QR码的可读性及有效性。结果显示:(1)当db5小波基分解层为5时,经启发式硬阈值去噪后得到的信噪比(SNR)最大,均方根误差(RMSE)最小,基于小波变换的近红外光谱去噪效果最好,将校正模型决定系数由0.774 8提高到了0.850 1;(2)字符数一定时(本追溯信息的字符数为217),当像素大于100px×100px时,QR码的可读性均大于90%;当纠错等级为7%、像素大小为200px×200px时,随着字符数由100增加至600,解码率和可读性均为100%。研究表明,基于小波去噪及近红外光谱技术,可以实现木材密度的准确预测,并能有效集成QR码技术,以QR码作为传递木材信息的有效载体,为木材材性信息的无损获取及有效追溯提供了理论依据与技术支撑。; 李颖李耀翔李文彬姜立春; 关键词：近红外光谱小波去噪快速响应矩阵码质量追溯

基于小波压缩的木材密度近红外光谱的预处理研究被引量：4: 2016年; 近红外光谱数据维数多、数据量大,直接保存需要庞大储存空间,且海量数据会对网络化在线检测的分析速度和准确性产生影响。为探讨应用小波压缩进行近红外光谱预处理的可行性及其对枫桦木材密度预测精度的影响,通过强光探头采集木材圆盘的近红外光谱,在Matlab软件中应用小波变换法对枫桦木材密度近红外光谱数据进行压缩。结果表明:当小波基sym2分解层为6时,基于均衡稀疏标准形式的全局硬阈值压缩效果最好,将2 151个变量压缩成38个小波系数,其能量保留成分、零系数成分、压缩比分别为99.66%、98.34%、56.61%。用未处理光谱数据和压缩后的38个小波系数分别建立偏最小二乘定标分析模型,同时做内部交叉验证,并用未处理和压缩后的预测集做外部检验,得知压缩后校正模型对压缩后样品预测能力较好,预测决定系数为0.913 9。因此,小波压缩可有效简化近红外光谱数据,提高近红外光谱对枫桦木材密度的预测精度。; 李耀翔李颖姜立春; 关键词：近红外光谱小波压缩木材密度

近红外光谱法测定土壤全氮和碱解氮含量被引量：9: 2016年; 为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法,采集土壤光谱信号,结合偏最小二乘法和主成分分析法,分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明,采用PLS方法建模时,土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度,采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换5种方法对光谱信号进行预处理,当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理,并与PLS方法结合时,模型的预测精度最高,土壤全氮样品校正模型的相关系数为0.838 5,均方根误差为0.153 1,对应验证模型的相关系数为0.754 9,均方根误差为0.184 2,校正集和验证集土壤全氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.685 8x+0.198 0和y=0.621 4x+0.237 9;土壤碱解氮样品校正模型的相关系数为0.866 5,均方根误差为0.007 7,对应验证模型的相关系数为0.796 1,均方根误差为0.009 4,校正集和验证集土壤碱解氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.749 8x+0.019 4和y=0.700 7x+0.023 3。综合分析结果表明,应用近红外光谱技术对土壤全氮和碱解氮含量进行定量预测是可行的,且应用小波变换方法对光谱冗余信息进行预处理后,再与偏最小二乘法相结合可有效地提高模型的精度。; 吴金卓孔琳琳李颖徐浩凯林文树; 关键词：土壤全氮含量小波去噪近红外光谱技术

不同地点白杨杂种无性系生长和适应性表现分析和评价被引量：18: 2013年; 以不同地点30个白杨杂种无性系为材料，对其2—4年生树高、胸径和材积进行调查分析。结果表明：白杨杂种无性系树高、胸径和材积在无性系间、地点间、无性系和地点的交互作用间差异均达极显著水平；树高、胸径和材积的表型变异系数、遗传变异系数及重复力均随着树龄的增加而增大，且遗传变异系数占表型变异系数的比例随着树龄的增大而增加；随着树龄的增长，白杨杂种无性系变异增大，但这种变异主要由遗传因素控制。相关性分析结果表明，所有性状相关性均达到极显著正相关水平（0．4042～0．9887），表明植株在生长过程中各指标相互联系密切。稳定性分析结果表明，无性系BL28、BL103和BL49是较稳定无性系，而BL106、BL107等无性系稳定性较差，对不同地点有特殊的适应性。利用综合评价法，以20％的人选率对无性系进行选择，不同地点无性系BL104、BL106和BL107均可以入选，表明这3个无性系不仅对不同地点有特殊的适应性，而且在不同地点均表现优良，本研究对后续新品种选育很有价值。; 赵曦阳李颖赵丽吴培莉张志毅; 关键词：白杨杂种

水曲柳商品苗生产技术: 2008年; 水曲柳是我国东北林区的珍贵阔叶树种之一,由于长期的不合理采伐,这一资源已近枯竭为了恢复和发展水曲柳资源,在哈尔滨地区通过种苗生产实验,对水曲柳的商品苗生产技术进行了系统研究,总结出了水曲柳的播种育苗、扦插育苗和嫁接育苗技术。; 李颖; 关键词：水曲柳商品苗生产技术

基于可见/近红外光谱识别东北地区常见木材被引量：7: 2019年; 探索可见/近红外光谱识别生长锥取得的木材样品的可行性,为野外木材检测提供方法。木材品种涉及东北地区常见的14个树种,木材样品由生长锥南向北方向钻取树木1.3 m胸高处得到,观测木样的可见/近红外光谱并采用导数、对数与平滑处理,运用距离法建立识别模型,测试并分析不同光谱预处理方法对可见/近红外光谱木材识别准确率的影响。结果显示:在不使用平滑处理时,使用一阶导数处理之后的光谱木材树种识别的准确率(96.79%)明显高于二阶导数(78.57%)和三阶导数(75.00%)。在使用导数和平滑处理时,使用二阶导数(98.21%)或三阶导数(98.21%)处理之后的光谱用于识别的准确率略高于一阶导数(97.50%)。单独使用平滑处理不能提高模型预测准确率,单独使用导数处理可以提高模型预测准确率。在最优的参数设置下使用导数和平滑处理时,使用S-G导数平滑(98.42%)和Norris导数滤波(98.57%)的效果无明显差异。; 汪紫阳尹世逵李颖李耀翔; 关键词：木材学生长锥

基于降噪处理的蒙古栎木材气干密度NIRS定标模型被引量：6: 2016年; 分别采用卷积平滑法、小波变换法对蒙古栎木材近红外光谱(NIRS)做去噪处理,并讨论两者混合去噪时,处理顺序变化对光谱去噪效果的影响,最后应用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)和主成分回归法建立蒙古栎木材气干密度近红外定标模型。结果表明,当平滑点数为3,db5小波分解层数为2时,以平滑+小波方式去噪效果最好,其信噪比(SNR)为18.546,均方根误差为0.04。平滑+小波去噪后,基于PLS的蒙古栎木材密度近红外校正模型决定系数由0.767提高到0.902,校正均方根误差降低了35.32%,预测集决定系数为0.860,内部交叉验证和预测均方根误差分别达到最低,剩余预测偏差为2.67。因此,近红外光谱技术可实现蒙古栎木材气干密度快速预测,合理选择处理参数和建模方法可以有效提高模型精度。; 李颖李耀翔徐浩凯姜立春; 关键词：气干密度近红外光谱去噪

基于NIRS与支持向量机的落叶松木材密度预测被引量：1: 2015年; 在支持向量机的理论基础上,以117个落叶松样本作为实验材料,用常规方法测定样本的密度实值,用美国ASD公司生产的波长为350-2500 nm的Lab Spec近红外光谱仪对样本进行相应的光谱采集,对光谱数据进行预处理,以文本格式导出。用LibSVM在matlab环境下建立落叶松密度预测模型。经分析,该模型对训练集的回归拟合,R^2达到了85.04%,均方差为6.46×10^-4;对测试集的回归拟合,R^2为85.20%,均方差为4.45×10^-4,拟合效果较好。结果表明,该方法可以用于落叶松木材密度预测。; 李颖张亚朝李耀翔; 关键词：近红外光谱支持向量机落叶松木材密度

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李颖

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