基于高光谱技术的茶叶成分识别方法研究（上）
1.茶叶品质检测的重要性
2.传统茶叶品质检测的方法与难点
2.1茶叶品质检测
2.2茶树种植检测
3.高光谱成像技术的发展
高光谱成像技术是将二维成像技术和光谱技术相结合创造出的一种新方法，旨在获得场景图像中每个像素的光谱。这个过程有助于识别物体、识别材料或检测过程。在保留成像功能的同时引入高光谱信息，增加信息分析的维度，为物质成分提供定性或定量的分析方法，重点关注特定物质类型的分布。常见的高光谱形式有红外、紫外吸收光谱、反射光谱、激光诱导等离子体光谱，在预设光源条件下，成像光谱仪采集样品光谱数据后传输到PC机进行图像数据的处理（图1）。通过光谱分析对物质进行**的定量分析，结合扫描成像，可以更**地分析特定的目标位置，以确定物质的组成和含量。高光谱成像技术在农业生产中得到了应用。在作物鉴定、养分诊断、叶片光谱特征提取、生态物理参数反演与提取、农业遥感信息模型构建、灾害检测等领域取得广泛研究进展。随着精准农业的不断推进，高光谱成像技术的应用已经扩展到农产品质量和食品**领域。
4.高光谱成像技术在茶叶室内检测中的应用
4.1基于高光谱成像技术的茶叶发酵和储存监测中的应用
Yang等(Yang et al., 2021)以红茶叶为研究对象，探索其在发酵过程中的关键品质成分。研究通过在不同时间点进行高光谱分析，揭示了发酵叶片堆叠位置与关键化学成分之间的关系，并建立了相应的定量预测模型。此外，研究运用了可视化技术，动态展示了红茶发酵过程中关键品质成分变化，从而实现了对发酵过程的实时监测和关键成分的精准掌握（图2）。Li等(Li et al., 2022)采用近红外高光谱成像技术对4种发酵程度红茶的品质进行了定性和定量评价，并通过化学成像绘制了发酵过程中儿茶素的空间分布（图3）。这些研究不仅为红茶发酵品质的智能化检测提供了宝贵的大数据支持和评价标准，也为红茶产业的标准化、信息化和智能化加工奠定了坚实的基础。
图2. 高光谱成像技术对茶叶发酵过程种关键理化成分预测流程图
Wang等(Wang et al., 2021)探讨了近红外高光谱成像在不同类型茶叶（绿茶、白茶、黄茶、乌龙茶、黑茶和红茶）中TP空间分布的应用，并采用PCA-KNN方法建立了茶叶类型判别的定性模型。该研究的结果不仅准确展示了茶叶中总多酚的空间分布差异（图4），还提供了一种快速、无损的茶叶种类鉴定方法。这种方法有效地实现了茶叶品质的定性与定量评价，为茶叶质量控制及进一步的科学研究提供了重要工具和数据支持。
Ren等(Ren et al., 2020)以云南地区的滇红红茶为研究对象，采用可见-近红外高光谱成像技术实现了茶叶等级质量的智能评估，结果表明利用高光谱技术结合化学计量学技术对茶叶品质进行预测具有广阔的应用前景。具体方法如图5所示。
Hu等(Hu et al., 2023)采用高光谱成像技术结合化学计量学测定了藏茶中TPs和FAAs含量，并对藏茶的品级进行了区分，展示了预处理和机器学习方法结合使用在预测茶叶品质方面的高效性，流程图如图6所示。证实了高光谱成像技术（HSI）作为一种快速、无损的茶叶质量检测方法的潜力，为茶叶质量控制和品级评定提供了一种有效的技术手段。
Li等(Li et al., 2024)以新鲜绿茶为研究对象，采用HSI法和定量分析法对储存绿茶的化学成分进行了分析，并确定了*佳的茶叶贮藏期定性判别方法（图7）。结果证实，高光谱成像技术可以准确、无损且迅速地评估绿茶的新鲜度，并成功地对儿茶素和咖*因的含量进行了定量测定及其分布的可视化，为茶叶储存提供了科学的指导和评估方法。
4.2高光谱成像技术在新鲜茶叶质量评估中的应用
Chen等(Chen et al., 2021)在不同干旱胁迫处理下，获得了新鲜茶苗的5个与干旱相关的生理生化指标参数，通过多种数据处理算法和建模方法，成功预测了不同茶苗在干旱胁迫下的受害程度，能够较为**、客观地评价茶树的抗旱性。此外，利用400-1000 nm范围内的高光谱成像技术对10种不同茶叶种质资源进行干旱胁迫监测，验证了高光谱技术筛选抗旱种质的可行性和有效性。该研究对于不同干旱胁迫下的茶叶高光谱图像处理及光谱提取流程如图8所示。
Long等(Long et al., 2024)在凤凰丹琮（FH）、白叶丹琮（BY）和红冰丹琮（HB）茶树的顶部共采集了140份茶叶样品。建立了基于VNIR-SWIR HSI技术和核脊回归（KRR）技术的单丛茶鲜叶叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、茶多酚和氨基酸等5种生物活性物质含量检测方法。并利用叶面积化合物质量（LCMA）热图对3个品种丹丛茶叶片中生物活性物质的空间分布进行可视化分析。流程图如图9所示。
Wang等(Wang et al., 2020)以采后茶叶鲜叶为研究对象，探讨了328~1115 nm高光谱成像快速预测鲜叶水分、总氮、粗纤维含量和品质指标值的潜力，评价结果如图10所示。研究结果为多光谱成像系统的进一步在线应用提供了基础。
粗纤维（CF）和茶多酚（TP）是评价茶叶品质的重要指标。因此，TP和CF的快速定量检测有助于专家对鲜茶叶品质的快速评价。Luo等(Luo et al., 2023)采集了14个品种的茶树新鲜叶片，去探索不同光谱范围的高光谱图像在预测鲜茶叶关键品质指标含量（CF和TP）中的作用，叶片中CF和TP含量可视化如图11所示。并详细讨论了所提出的模型和方法在实际生产中的推广和适用性，该研究对于促进茶园鲜叶质量的快速检测，提高茶园管理水平具有重要意义。
Lu等(Lu et al., 2021)采集了健康茶叶与白星病和炭疽病茶叶样本（图12），利用高光谱技术（420-946 nm）对图像特征相似的白星病和炭疽病进行了识别和区分。两种病害侵染的全叶病斑区域的平均光谱差异显著，将阈值分割和掩模处理后提取的病斑区域平均光谱与不同的机器学习模型相结合进行分类，基于神经网络结构的ELM模型的分类精度达到95.77%。结果表明，对于这两种相似的病害，高光谱技术可以在茶树病害发病的早期就准确识别和检测病害的严重程度。
