高光譜技術(shù)在茶葉上的應(yīng)用現(xiàn)狀
發(fā)布時間:2024-05-24
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高光譜技術(shù)從20世紀(jì)80年代起逐漸進(jìn)人人們的視野。通過搭載在不同空間平臺上的高光譜傳感器,即成像光譜儀,在電磁波譜的紫外光、可見光、近紅外光和中紅外光區(qū)域,
高光譜技術(shù)從20世紀(jì)80年代起逐漸進(jìn)人人們的視野。通過搭載在不同空間平臺上的高光譜傳感器,即成像光譜儀,在電磁波譜的紫外光、可見光、近紅外光和中紅外光區(qū)域,以大量細(xì)分的光譜波段對目標(biāo)材料進(jìn)行成像!8],相比一般光譜分析可提取更多的光譜特征參數(shù),更準(zhǔn)確、全面地表征被測物質(zhì)。高光譜技術(shù)起步于軍事領(lǐng)域,隨著高光譜圖像技術(shù)的出現(xiàn)和快速發(fā)展,在水稻、小麥、棉花、水果、肉類等農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測方面已逐漸顯示出其突出優(yōu)勢。
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茶葉品質(zhì)指標(biāo)包括外部(色澤和外形等)和內(nèi)部品質(zhì)指標(biāo)(滋味和香氣等)。目前學(xué)術(shù)界在采用儀器分析茶葉綜合品質(zhì)時,多應(yīng)用光譜技術(shù)獲取茶葉的內(nèi)部品質(zhì)信息,借助計算機(jī)視覺技術(shù)反映茶葉的外部品質(zhì)特征[],尚未能利用單一的檢測手段全面地描述茶葉品質(zhì),儀器檢測結(jié)果帶有不可避免的局限性,品質(zhì)評定結(jié)果必然會受到影響,易引起爭議。高光譜圖像技術(shù)是高光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的融合,兼具光譜分析能力和圖像分辨能力,同時對茶葉內(nèi)外部品質(zhì)進(jìn)行檢測,對各種品質(zhì)特征進(jìn)行全面的可視化分析,增強(qiáng)茶葉品質(zhì)評定結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性,達(dá)到科學(xué)計量化的品質(zhì)評定要求。
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茶葉內(nèi)質(zhì)成分的定量分析
趙杰文等[23]以茶樹鮮葉為分析對象,采集其高光譜圖像數(shù)據(jù),提取相應(yīng)的光譜特征參數(shù),結(jié)合葉綠索含量的參考測量值,并引入7種高光譜圖像數(shù)據(jù)處理算法,建立相應(yīng)的定量模型。結(jié)果顯示,二次土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)(modified second soil-adjusted vegetation index,MSAVI2)模型的預(yù)測精度最高,其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.8323,表明了利用高光譜技術(shù)進(jìn)行茶葉葉綠素定量分析的可靠性,為進(jìn)一步分析茶葉成分及營養(yǎng)素診斷提供依據(jù)。
茶葉品質(zhì)判別
迄今為止,高光譜技術(shù)在茶葉品質(zhì)評定和等級判別上的應(yīng)用多集中在綠茶上,如陳全勝等[24]以4個等級的炒青綠茶為試驗對象,采集茶葉高光譜圖像數(shù)據(jù),優(yōu)選出3個特征波長下的18個特征變量,進(jìn)行主成分分析,最終以8個主成分建立的等級判別模型效果最佳,模型預(yù)測全樣本正判率達(dá)到 94%。蔣帆等[25.26]分別應(yīng)用高光譜技術(shù)和高光譜一圖像結(jié)合技術(shù)提取不同等級龍井茶的光譜特征參數(shù)和圖像特征,并結(jié)合支持向量機(jī)計量方法,構(gòu)建龍井茶的等級識別模型,所建模型的識別率分別達(dá)到98.3%和89%,精度較高,判別結(jié)果較好。
我國六大茶類品質(zhì)各異,有些茶葉更有清香、濃香以及輕、重焙火之分,不利于我國茶葉的準(zhǔn)確定級。光譜技術(shù)在綠茶等級判別上的成功應(yīng)用為我國紅茶、烏龍茶、黑茶、白茶、黃茶的準(zhǔn)確定級提供了借鑒,對進(jìn)一步實現(xiàn)茶葉科學(xué)定級、完善茶葉標(biāo)準(zhǔn)體系,規(guī)范茶葉市場的運行具有很大的促進(jìn)和帶動作用。
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