高光谱成像技术在精细化农业中的应用：从猪肉新鲜度到茶叶检测的全面解析

介绍

随着精准农业发展不断深入，其在农产品质量、食品安全等领域的应用研究也不断拓展。例如，张雷雷等人。利用高光谱成像技术预测猪肉TVB-N和pH值，评价猪肉新鲜度；高俊峰等.应用高光谱成像技术，利用MSC-SPA-LS-SVM模型可以更好地实现不同苹果的检测。蜡质检测；楚轩等人。对玉米高光谱进行SNV预处理，根据确定最小假阳性率的方法选择最佳波长，建立判别模型来识别玉米表面不同浓度的黄曲霉毒素；黄涛等.发现半透射高光谱成像技术结合CARS-SPA和AFSA-SVM方法可以准确检测马铃薯空心病。

然而，与茶叶种植、加工、审核相关的传统检测方法无法满足实时、动态、无损精准农业发展的需求。图像与光谱相结合的高光谱成像技术已应用于农产品质量检测和安全评估。在茶叶领域具有巨大的优势和巨大的发展空间。对此，本文将继续对高光谱成像技术在茶叶领域的相关应用进行简要回顾，并展望该技术在茶叶科研和生产实践领域的应用趋势，以期提供参考。扩大高光谱成像技术的应用。。

2、高光谱成像技术在茶叶中的应用

2.1 分类

目前，茶叶的等级划分多以感官评价（主要包括外观、香气、汤色、滋味、叶底）为主，辅以内部质量检测。感官评价对香气、味道、特殊爱好的阈值影响较大。随着检测技术的不断更新及其在现代农业中的创新应用，有学者基于电子舌、电子鼻、近红外光谱、机器视觉等检测技术对不同等级的茶叶进行了有效的分类。但总的来说，前两者受传感器灵敏度和标准样本的影响较大，而后两者仅根据单个内部成分或外观纹理进行预测，都未能提取和综合从外到内的信息。被测量的物体。评价。虽然高光谱成像技术可以收集这些综合信息，但其在茶叶等级分类方面的应用研究相对较晚。

茶叶高光谱图像不同区域的光谱曲线

为了利用高光谱成像技术实现茶叶品质的分级，陈全胜等人。采用主成分分析法选取700-850nm光谱范围内三个波长的特征图像，提取平均灰度、标准差、平滑度、三阶矩、一致性、熵等6个纹理特征参数进行压缩和18个特征变量提取8个主成分因子，建立基于反向传播神经网络的茶叶等级识别模型。该模型的预测识别率达到94%，预测效果较好。蒋凡等.提取龙井茶在350~波长范围内的吸收深度、吸收面积、红边位置、红谷位置、归一化植被指数等高光谱特征参数作为输入，然后使用带有惩罚系数的支持向量C机分类理论上，采用RBF函数形式的支持向量机核函数，选取核参数γ=2-6，惩罚系数C=210，确定模型分类函数，构建龙井茶SVM等级分类模型，等级分类准确率为98.3%。。于英杰等人利用类似的原理。提取各级铁观音高光谱数据的红边数据、蓝边位置、黄边面积、红谷反射率、归一化植被指数等20个光谱特征参数作为输入向量，构建支持向量机分类模型，具有正确判别率92.86%。吴瑞梅等.采用主成分分析法从碧螺春名优绿茶原始高光谱图中选取3幅特征图像，分别提取每幅图像的颜色特征和纹理特征，将其作为输入变量，建立BP神经网络的茶叶外观感官评分网络。预测模型并取得较好的预测结果。这说明基于高光谱成像技术对茶叶等级进行分级具有很强的可行性，可以为后续开发快速、准确的茶叶等级检测仪器提供理论依据。但对于一些有特殊感官要求的市场（如香气重、外观淡、重味轻色的茶产品等），仍需完善特殊感官指标对应的特征高光谱波段的筛选和建立相应的预测模型。

2.2 茶叶鉴别

茶叶鉴定是鉴别茶叶真伪、保护茶叶原产地的重要措施。目前的检测主要涉及近红外光谱技术、机器视觉技术、荧光光谱技术、同位素及多矿物元素检测、色谱分析和化学指纹图谱构建等。、DNA指纹、电子鼻和电子舌等。随着高光谱成像技术应用的不断深入，一些用于茶树种定性分析的预测模型已经建立。与DNA指纹、同位素和矿物元素检测、电子鼻和电子舌等方法相比，高光谱成像技术融合了其他茶叶鉴定和检测技术的原理，但也显示出特征波长和特征的海量数据筛选的难度。光谱信息。

六种不同绿茶品种的光谱曲线

蔡建荣等.利用漫反射高光谱技术获取408~范围内不同来源、不同像素的碧螺春图像的光谱曲线，并通过主成分分析提取出特征波长的6个主成分：GLCM纹理特征变量：对比度、相关性、能量。和均匀性，并采用交叉验证方法优化径向基函数参数，从而建立基于支持向量机的模式识别方法，构建碧螺春茶真伪识别模型。其训练集判别率和预测集判别率分别达到100%和96.25%。取得了较好的判别效果。张海良等.结合主成分分析方法，筛选出180个名优绿茶高光谱光谱的2个特征波段（545nm和611nm），并从中提取12个灰度共生矩阵纹理特征参数，同时集成3个主成分特征。总共27个变量被用作LS-SVM判别模型的输入。模型预测识别率达到100%，光谱与图像灰度共生矩阵结合的ROC曲线优于单一光谱或图像灰度共生矩阵的ROC曲线。

三、问题与展望

综合前人研究现状发现，高光谱成像技术在茶叶中的应用虽然处于理论研究阶段，但也显示出巨大的发展潜力和应用空间。可以借鉴其在其他农产品或农作物上的应用研究技术和方法。有效推动高光谱成像技术在茶领域的应用。

3.1 茶园土壤肥力

检测土壤有机质和矿质元素含量对作物生长具有重要影响。 20世纪80年代以来，学者们陆续利用高光谱技术估算土壤有机质含量，但大多集中于实验室干土测试。为了实现快速无损检测，研究人员开始重点研究基于高光谱的湿土相关指标检测，为精准农业的实施奠定基础。因此，为了改善土壤环境，降低农业生产成本，提高茶园综合产值，将高光谱成像技术与测土配方施肥等一系列土壤改良措施相结合，可以起到一定的作用。平衡施肥，精准施肥，提高茶叶品质。积极的促进作用。然而值得注意的是，除了目标物体的光谱信息提取和有效的建模算法之外，土壤类型、粗糙度、水分和养分变化等土壤特性也显着影响土壤养分光谱反演的准确性和可靠性。将是未来研究的重点。

3.2 茶树病虫害的高效防治

据不完全统计，已记录的茶树害虫有800多种，病害有130多种。通过对病虫害进行有效预测、准确评估为害程度，将为降低茶园受害风险、精准防治茶树病虫害提供必要的数据依据。这是有益的。确保茶园健康发展，确保茶叶质量安全。目前，茶叶病虫害防治主要集中在预测病虫害发生时间和确定最低农药施用量。为了防止害虫假死并考虑到农药的最大残留限量（MRL）标准，确定农药的临界致死剂量非常重要，而农药的临界致死效力受农药种类的影响。病虫害的入侵及危害程度。不同类型的病虫害和不同阶段的为害症状具有不同的光谱吸收和视觉特征，这也为特征光谱的成功反演奠定了基础。高光谱成像技术已应用于其他农作物病虫害的识别和损害程度的检测。研究中取得了良好的研究成果。结合其他作物的研究基础和近年来茶树病虫害防治新技术，高光谱成像技术在茶树病虫害防治方面将具有良好的结合点。然而，准确的病虫害预测和严重程度预报需要整合专家知识、不同类型病虫害（食叶性、吸食性）数据、光谱吸收数据等。因此，为了实现高效的防治和预防，茶树病虫害防治，有必要进一步扩大和完善相关病虫害知识库。，通过对实际光谱变化的合理分析，获得特征参数，最终建立预测模型。

3.3 茶叶加工过程在线监控

按照系统化的生产方法，不同感官品质特征的六大茶类（绿茶、红茶、黑茶、白茶、青茶、黄茶）对原料品种和采摘标准都有要求。关键的加工技术是其良好的品质。形成的关键。如红茶的发酵、黑茶的堆放、绿茶的变绿、黄茶的暗黄等，以及不同茶叶加工过程中成品质量的变化，因此对关键工序的监控对于茶叶品质的形成尤为重要。。但传统茶叶加工大多停留在“一看、二闻、三触”的“看茶、制茶”模式，只能将茶叶品质控制在一定范围内，缺乏产品品质的稳定性和均一性，并且缺乏要点。适度、客观、有效的科学的过程质量评价和检测方法。一些智能感官分析和科学测量方法试图量化这一技术瓶颈，例如通过机器视觉（基于茶产品外观和质地的变化）、电子鼻技术（基于茶产品香气变化）和近红外技术。红外技术（主要根据茶叶产品的香气变化）等对茶叶产品的质量进行在线监测。此类研究虽然取得了一定的预测效果，但输入的变量信息单一，不能更好地反映茶叶的感官品质信息。

茶叶加工过程中，在热和力的作用下，产品的外观、质地、品质成分会随着水分的流失而发生相应的变化。为了获得稳定、优良的感官品质，需要对各类茶叶加工的关键工序进行控制。早期的智能传感分析和科学方法为高光谱的应用提供了数据基础。因此，在后期的研究和应用过程中，高光谱成像技术可以应用于各类茶叶的关键加工环节。例如，在红茶发酵、后干燥、醇化、增香等过程中，利用该技术对茶叶的外观、质地（颜色）和品质成分（主要是多酚、氨基酸、挥发性有机物）进行监测。对上述过程中的产品进行实时检测，并通过反馈信息确定结果。优化工艺参数，以获得稳定的花香、甜度、高风味的红茶产品；还可应用于绿茶杀青干燥、红茶发酵、白茶萎凋、绿茶杀青干燥、黄茶蒸煮干燥等关键加工环节，获得感官品质多样性。和稳定的茶叶产品，为后续自动化乃至智能化茶叶加工设备的研发提供了理论基础。

3.4 茶叶加工过程在线监控

茶叶产品安全性的主要检测指标包括有毒有害掺假物等物理污染；农药残留、稀土元素、重金属等化学污染超标；以及病原菌、病毒、毒素等生物污染。随着茶叶加工技术、设备和管理水平的提高，物理污染和生物污染的可能性较低。化学污染，主要是农药残留，是茶叶产品安全评价的主要检测指标。由于茶叶常年生长的特点，茶树通过内部吸收和渗透作用，在体内积累农药残留和有害重金属。同时，在生产、加工、储运、销售过程中，以及农药本身随空气、水等飘移的特性，可能造成二次二次污染，加上农药规模大、分散的特点。我国茶叶生产和消费目前还无法真正实现“从农田到茶杯”的全程管理。因此，市场监督检测成为控制农药残留的最后一道防线。由于我国茶树品种多样，茶叶成品颜色繁多，各级加工成品原料成熟度不同。与此同时，各级政府和主管部门重视程度差异造成的区域发展不协调等问题，使得茶叶生产在农药领域出现了合理化。对技术推广和残留控制监管不严。随着人们对食品安全问题的日益重视，不同的组织和国家对茶叶中可能存在的残留农药和其他污染物制定了严格的限制。数据显示，截至2014年4月18日，欧盟网站残留数据库中关于茶叶的残留限量标准达到454种，部分农药（如杀螟松、三吗啉、乙炔等）的MRL值全部达到调整均有不同程度减少。这对于提高茶叶质量安全水平，保证茶产品供应的安全、可靠、可食，实现茶产品质量安全的快速、准确检测具有重要的现实意义。

不同质量分数梯度样品的荧光光谱曲线

目前，茶叶中农药残留含量的检测方法主要有破坏性检测和无损检测。破坏性检测包括普通生化检测和仪器分析检测（如色谱检测、色谱-质谱联用等）。普通生化检测存在初期投资大、检测条件苛刻、试剂单一等缺点。仪器分析检测虽然精度较高，但检测过程复杂且受内标和灵敏度影响，无法满足更快速、更准确、更环保的农药残留检测的发展要求。无损检测主要包括近红外检测、荧光检测、高光谱成像检测等。近年来，农药预测模型（主要是近红外和荧光）已成为农药残留检测技术的研究趋势和发展方向，但近红外检测测量技术分析结果的准确性受温度等多种因素影响，复杂、重叠、变化的背景中微弱信息的提取受到多种干扰因素的影响。研究方法需要不断改进。高光谱成像技术虽然起步较晚，但在梨树上已得到广泛应用。生菜、叶菜等农产品农药残留反演和土壤重金属含量检测成功，显示出巨大优势。目前，茶叶上使用的农药大多是脂溶性的，非法使用的农药大多积聚在成品茶的表面。针对利用高光谱成像技术检测茶叶中农药残留的研究滞后，我们可以借鉴该技术在其他农产品检测中的成功案例，采集高质量的光谱数据进行维度处理还原转化，并与相应的目标相匹配，可以建立农药成分的预测模型（通过仪器分析检测得到）；还可以根据某些农药成分的强荧光特性，结合高光谱成像技术和荧光激发技术，构建高光谱荧光成像农药残留检测系统，以实现不同浓度、不同农药残留的快速、准确测定。茶的种类。