《表2 不同光谱处理方法得到的火炬松木材基本密度预测模型的参数》

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《火炬松木材基本密度和纤维长度近红外模型的建立与应用》

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分别用MSC、标准化处理法、SNV、SG以及1st Der，对采集的光谱进行处理，得到火炬松木材基本密度和纤维长度相应的模型参数（表2、3）.从表2可看出，标准化处理法、1st Der+MSC和1st Der+SG+MSC的模型校正相关系数（RC）都小于0.95，并且主成分较多，处理不理想，可以舍弃；SNV和1st Der+标准化处理法的交互验证相关系数（RCV）小于0.85，偏低，可以舍弃.MSC、SG、1st Der+SNV、1st Der+SG、1st Der+SNV+MSC和1st Der+SG+SNV的RC值都大于0.95，且RCV都大于0.85.考虑到RC起着主导作用，RC、RCV越大，模型越好；校正标准偏差（RC (MSE）、交叉验证标准偏差（RCV (MSE）越小，模型越好；RC与RCV值越接近，模型越好.在这些处理中，1st Der+SG+SNV的RC和RCV都最大，RC（MSE）与RCV（MSE）最小，而且RC与RCV的差值也是最小的，因此1st Der+SG+SNV的光谱处理方法对于火炬松木材基本密度建模，效果最佳.同样，从表3可以看出，1st Der+SG+SNV处理对火炬松木材纤维长度建模效果最佳.