以大叶桉和3类松树（马尾松、落叶松、樟子松）样品作为研究对象，利用主成分分析与Fisher判别模型结合木材近红外光谱技术进行木材树种的分类识别研究，分别建立原始光谱、一阶导数光谱和二阶导数光谱木材树种识别模型。结果显示，3组判别模型都能将桉树与松树木材树种进行有效识别，识别率为100％；而对于3类松树间的判别，经二阶导数平滑处理后，判别模型的准确率得到提高，原始光谱、一阶导数、二阶导数光谱的训练集判别模型识别率分别为86．14％，87．13％、98．02％。结果表明基于主成分分析的Fisher判别模型结合近红外光谱技术，可以对不同松树树种以及松树与桉树木材进行快速有效识别。
近红外光谱 Fisher判别 主成分分析 木材识别