[发明专利]适用于云南松及近缘种相互关系的FT-NIR判别方法

权利要求书

1.适用于云南松及近缘种相互关系的FT-NIR判别方法，其特征在于，包括有样品采集、样品预处理、近红外光谱扫描、原始近红外光谱的收集、建立辨别建模、模型验证、待鉴定样品识别和分类；所述样品采集于中国云南省、四川省及西藏地区海拔700～3200m的高山地带松树的树皮；所述预处理是将样品经自然风干，磨碎并过60目筛；将预处理样品采用近红外光谱仪进行光谱扫描；采用RESULT^TM集成软件收集各样品的近红外原始光谱，将收集的近红外原始光谱通过主成分分析—马氏距离法建立判别模型，再采用验证样本验证所建立的判别模型，采用验证后的判别模型可对待鉴定样品进行快速识别和分类。

2.根据权利要求1所述的适用于云南松及近缘种相互关系的FT-NIR判别方法，其特征在于，所述近红外光谱扫描使用美国NicoletAntaris^TM傅里叶变换近红外光谱仪，开机预热30分钟后进行扫描，近红外光谱扫描范围：10000～4000cm^-1，分辨率：8cm^-1，扫描次数：72次，取平均光谱为样品光谱。

3.根据权利要求1所述的适用于云南松及近缘种相互关系的FT-NIR判别方法，其特征在于，所述原始近红外光谱的收集是用RESULTTM集成软件进行采集，再用二阶导数与KarlNorris导数滤波结合进行平滑滤噪。

4.根据权利要求1或2或3所述的适用于云南松及近缘种相互关系的FT-NIR判别方法，其特征在于，所述原始近红外光谱采用TQAnalyst8.6.12光谱数据处理软件以设定的主成分数建立判别模型，类与类的分离效果用马氏距离来衡量，将马氏距离看作是一组样本的重心与某一目标X₁之间的距离，该距离考虑了样本与样本之间的相关性；当两个样本如两张光谱或色谱相同时，则在模式空间中这两个样本聚为一点，当两个样本完全不同时，则在模式空间中完全分开，计算公式如下：

PCA-Mahalanobis：

Am×n=xin11x12···xinx21x22···x2n··················xm1xm2···xmm]]>

上式中，A_m×n表示m个样本组成样本集的得分矩阵，x_m×n表示m个样本光谱数据矩阵，m表示样本集个数，n表示某样本特征值个数；

通过样本集的得分矩阵，按下式计算样本集的马氏距离：

Di2=(ti-t‾)TM-1(ti-t‾)t‾=1mΣi=1ti]]>

上式中，D_i²表示i样本的马氏距离，t_i表示样本集中i样本得分矢量，表示平均得分矩阵，m表示样本集中样本个数，i表示样本集中i样本；

所述的重叠样本为马氏距离计算后各类间距离较短的样本，表明类间有重叠。