摘要
为获取可靠的林业数据,每个阶段都需要对大量样本进行检测,这消耗了大量时间金钱与人力。因此许多林业研究亟需一种快速高效的检测方法来降低成本、提高效率。近红外光谱技术是一种快速、准确、无损、高通量、低成本的分析技术,在林业领域的应用越来越广泛,展现了巨大的发展潜力。在木材性质检测方面的应用中,近红外光谱技术对于木材力学特征及化学成分含量检测等方面都有较高的准确性;经济林产物品质分析方面,则主要用于反映林业产品的化学组分、含量、口感及硬度等直接和间接性状,对经济林产品品质乃至林木遗传育种的研究有较好前景;林木分类鉴别方面,近红外光谱能够鉴别不同树种及种源,乃至反映树龄信息,多物种模型中效果更好;近红外光谱还在林木病虫害研究方面发挥作用,能够有效区分多物种的正常植物体与染病植物体,可在生物检疫方面发挥作用。此外,近红外光谱也能应用于预测森林凋落物分解速率、预测土壤成分含量。本研究分析了近红外光谱在实际应用中的影响因素,包括样品状态、样本集特征等内在因素及预处理、波长选择、建模方式、硬件条件等外在因素对最终模型的稳定性和准确度产生影响。近红外光谱技术引入林业研究后大大提高了林业样品检测效率,实现了绿色无损的高通量检测,对林地现场快速测量及林木遗传育种有极好的适应性,对促进林业的发展意义重大。
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单位中国林业科学研究院亚热带林业研究所; 浙江农林大学