本期贡献者：赵景远，研发部应用工程师
应用关键词：茶树 高光谱 机器学习 发酵度 农业应用
萎凋和发酵工序是红茶加工过程中的关键环节，萎凋和发酵程度是衡量加工工艺的关键参数。目前，萎凋发酵程度主要通过生化分析和感官评价来判定，存在耗时、劳动强度大、效率低、主观性强等问题。高光谱成像作为一种高效、快速、无损的监测方法，对于提高生化成分监测效率、确定萎凋发酵程度具有重要意义。
青岛农业大学丁兆堂教授团队使用我司高光谱成像设备（Gaia field Pro-V10），采集鲜茶叶萎凋、发酵过程中的高光谱数据，并测定了TPs（茶多酚）、FAA（游离氨基酸）的含量每个茶样品中的酸）和 CAF（咖啡因）；采用体积平滑法、多元散射校正和一阶导数算法对高光谱数据进行预处理；通过机器学习和各种算法构建了 TP、FAA 和 CAF 内容的监控模型。测试流程如图1所示：
图1 高光谱数据采集与分析
图2为高光谱数据预处理前后的光谱图像，提高了光谱数据与茶叶品质成分之间的相关性。然后采用连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权（CARS）和无信息变量消除（UVE）方法来选择特征波段。特征谱带筛选结果如图3所示。
图 2 原始数据和预处理光谱。
(A) 茶叶样品原始光谱 (B) MSC+1D+SG 算法预处理后的光谱
图3 特征谱带分布
最后，基于选定的特征波段，结合支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和偏最小二乘法（PLS），建立TPs、FAA和CAF含量监测模型，定量确定TPs、FAA和CAF含量的萎凋和发酵。由图4可知，预测TPs、FAA和CAF含量的最优模型分别为CARS-PLS、SPA-PLS和CARS-PLS，模型预测集的决定系数分别为0.91、0.88和0.81。
图4 TPs、FAA、CAF含量预测散点图
（A、B、C）CARS-SVM、CARS-PLS、CARS-RF模型得到的TPs含量预测结果（D、E、F）CARS-SVM、CARS-PLS、CARS-RF模型得到的FAA含量预测结果（G、H、I）CARS-SVM、CARS-PLS、CARS-RF模型得到的CAF含量预测结果
结果表明，基于高光谱成像技术快速定量测定茶叶萎凋发酵程度是可行的。总之，基于高光谱成像技术建立茶叶样品中FAA和TPs含量定量预测模型，不仅为实际生产中快速、无损估算红茶品质成分含量奠定了基础，而且为客观评价红茶品质成分含量提供了可能。并快速判断萎凋和发酵的程度。
通讯作者简介：
丁兆堂，博士，青岛农业大学园艺学院教授。
主要研究方向：茶树生长发育的分子机制及环境响应；茶叶品质及抗逆性分子机制研究。
参考：
毛，Y。李，H。王，Y。范，K.；宋，Y。韩X.；张，J。丁，S。宋，D.；王，H。丁志. 茶中游离氨基酸及其在茶中的应用[J].食品 2022, 11, 2537。
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