竹材作为一种生长快速、材性优良的绿色材料,越来越受到人们的喜爱。竹材资源的有效开发利用能够缓解当前木材资源供应紧张的困境。本研究的目的在于通过近红外光谱手段开发出快速准确预测热处理竹材物理化学性质的模型,且从谱图分析的角度研究热处理竹材的化学变化和结晶性质变化。研究建立了热处理竹材竹青侧样品和竹黄侧样品的颜色和化学成分预测模型,并对比了两侧样品的差别以及其对模型建立的影响;同时还建立了热处理竹材密度和力学性能预测模型,并对比了多种波长范围和预处理方法对模型建立的影响;此外,分析了竹青黄两侧样品和不同温度热处理竹材的光谱差异,并分别对其进行主成分判别分析;最后从光谱分析的角度研究了热处理对于竹材的结晶构造的影响。研究的结果表明:1)建立了效果为非常好的热处理竹材颜色和化学成分含量预测模型,L*值模型RPD为11.1,a*值模型RPD为3.54,b*值模型RPD为7.75,综纤维素模型RPD为7.16,纤维素模型RPD为4.31,木质素RPD为10.5,竹青侧样品建立的模型效果好于竹黄侧模型效果。2)建立了效果为较好的热处理竹材密度和力学性能预测模型,气干密度模型RPD为2.99,绝干密度模型RPD为2.55,抗弯强度模型RPD为2.34,抗弯弹性模量模型RPD为1.89。相比较于12400-7200cm^-1和12400-4000cm^-1,光谱范围取7200-4000cm^-1区间,模型具有较好的预测效果。3)近红外光谱结合PCA能够对不同温度热处理竹材和竹青黄两侧样品进行定性判别。近红外二阶导数光谱中归属于纤维素、木质素和半纤维素的特征吸收峰与其对应化学成分含量变化趋势相同,体现了近红外对于热处理竹材化学性能良好的反应能力。4)通过重水浸渍结合近红外光谱技术,发现随着热处理温度升高,竹材纤维素结晶区结构不断变松散这是竹材力学性能先增后减的原因。本研究建立的模型有助于实现热处理竹材的在线分选和检测,近红外光谱分析方法有助于通过近红外快速研究竹材的性质变化。