Determination of Optical Parameters and Moisture Content of Wood with Visible–Near Infrared Spectroscopy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We used the Kubelka-Munk theory equations for calculating the absorption coefficient (K λ ), the scattering coefficient ( S λ ), the transport absorption (σ λa ), the reduced scattering coefficient [σ λs (1 – g)] and the penetration depth (δ λ ) from visible-near infrared reflectance spectra acquired over thin samples of quaking aspen and black spruce conditioned at three different moisture levels. The computed absorption and scattering coefficients varied from 0.1 mm −1 to 4.0 mm −1 and from 5.5 mm −1 to 10.0 mm −1 , respectively. The absorption coefficients varied according to the absorption band, but the scattering coefficients decreased slowly towards high wavelengths. The sample moisture content was then estimated using the partial least squares (PLS) regression method from the K λ and/or S λ spectra, and the resulting PLS models were compared to those obtained with raw and transformed [multiplicative scatter corrected (MSC), first and second derivative] absorption spectra. The best PLS models for black spruce, quaking aspen and both species were obtained when only the 800–1800 nm range was used with the raw or MSC spectra. They led to a root mean square error of cross validation ( RMSECV) of 1.40%, 1.09% and 1.23%, respectively, and to a coefficient of determination ( R 2 CV ) higher than 0.94. We also found that the K λ spectra between 800 nm and 1800 nm can provide PLS models having an acceptable accuracy for moisture content estimation ( R 2 CV = 0.83 and RMSECV = 2.32%), regardless of the species.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle