高光谱成像技术在茶叶研究中的应用进展（上）
1.茶叶品质检测的重要性
茶叶作为中国传统饮品，具有深厚的文化底蕴和广泛的消费市场，全球茶叶产业持续发展，成为经济的重要组成部分。茶叶品质检测直接关系到消费者的安全。通过对茶叶进行严格的品质检测，可以确保产品符合食品安全标准，避免有害物质和污染物对消费者健康造成潜在威胁。这不仅保护了消费者的权益，也提升了品牌的可信度和美誉度。其次，在竞争激烈的市场环境中，高品质的茶叶能够显著提高品牌形象，增强市场竞争力。随着消费者对高端茶叶的需求不断增长，品质检测在这一过程中发挥了至关重要的作用。随着消费者对茶叶品质要求的不断提高，建立健全的品质检测体系显得尤为重要，这不仅有助于保障产品质量，也能够推动整个行业的进步。更进一步，茶叶品质检测技术的发展也促进了相关研究的深入，推动了新产品的开发和创新，为茶叶产业注入了新的活力。因此，茶叶品质检测不仅关乎产品本身，更是保障消费者权益、提升市场竞争力、促进行业发展的重要手段。
2.传统茶叶品质检测的方法与难点
2.1茶叶品质检测
传统茶叶品质检测方法主要包括感官评估、化学分析和物理测试等。感官评估依赖专业评审对外观、香气、滋味等指标的主观判断，结果易受个人因素影响；化学分析如高效液相色谱（HPLC）可测定茶多酚、咖啡因等成分，但需要专业设备和技术，成本较高；物理测试则涉及水分含量和灰分等指标，反映加工质量，但难以全面评估综合品质。这些方法面临主观性强、技术复杂和信息不足等难点，限制了其在广泛应用中的有效性。
2.2茶树种植检测
在茶树种植方面，传统检测方法主要包括土壤检测、植物生理状态监测和病虫害评估。土壤检测通常通过化学分析手段测定土壤的营养成分和pH值，但这需要专业设备和实验室条件。植物生理状态的监测多依赖于人工观察和传统仪器，效率较低，难以及时发现问题。病虫害评估也常常依赖人工检测，容易出现漏检或误判的情况。此外，气候变化和环境因素对茶树的影响也难以通过传统方法有效预测。总之，茶树种植检测的难点在于依赖人工检测的主观性和时间消耗，以及对环境变化响应不足，导致潜在问题无法及时发现。
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精确的定量分析，结合扫描成像，可以更精确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安全领域。
图1. 高光谱成像系统检测原理
4.高光谱成像技术在茶叶室内检测中的应用
高光谱成像技术凭借其广泛的光谱信息获取能力，已成为茶叶质量检测领域的一个重要工具。该技术可以同时采集样品的空间和光谱信息，能够实现对茶叶中多种理化成分的定量检测和空间分布可视化。在茶叶发酵、贮藏和加工过程中，高光谱成像能够实时监测茶多酚、氨基酸、叶绿素等关键生物活性成分的变化，为茶叶品质控制提供了精确的数据支持。此外，通过结合化学计量学方法该技术还可以提高检测精度，并通过热图等手段进行成分的空间分布展示，帮助优化加工流程和提高茶叶的整体质量。
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
茶叶是通过新鲜茶叶的枯萎、碾压、发酵和干燥生产的。茶叶的品质极大地受到发酵和储藏过程的影响。发酵过程是茶叶生产中至关重要的一步，尤其对于红茶和乌龙茶等部分发酵茶种，茶叶的颜色、香气及滋味的形成都与此过程密切相关。而储藏则关乎茶叶的新鲜度和长期品质维护，不当的储藏条件可能导致茶叶迅速劣化。传统上，茶叶的发酵和储藏质量依赖于制茶师的经验和感官评估，如通过观察茶叶的颜色变化和闻其香气来判断发酵程度。这种方法虽然便捷，但主观性强，容易因人而异，难以确保茶叶品质的一致性。
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
图3. 不同发酵程度茶叶样品中儿茶素含量的化学成像
茶中的多酚具有抗氧化、降脂和抗菌特性，也影响茶的独特味道。由于加工方法的不同，各种茶叶的总多酚（TP）含量差异很大。未发酵或轻度发酵的茶（如绿茶和白茶）比发酵茶（如乌龙茶、红茶和黑茶）含有更高的多酚含量。因此，确定茶氨酸在各类茶叶中的分布，可以定量评价茶叶的保健功效和口感品质。
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。
图4. 近红外高光谱成像技术实现对茶叶总多酚含量的空间分布可视化
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。
图5. 可见-近红外光谱结合化学计量学实现红茶等级判定示意图
另外，藏茶采用的是独特的名为“WODUI”的后发酵工艺，这一高温高湿的处理方法能够促使茶叶中的苦味和强烈味道成分发生氧化降解，从而增强其健康益处并改善口感。其中TPs和游离氨基酸（FAAs）是影响藏茶口感的关键成分，不同品级的藏茶在这些成分的含量上有所差异。
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。
图6. 高光谱成像技术结合多元分析法检测藏茶品质流程图
茶叶的过剩产量常常导致长时间储存，从而降低其新鲜度。不法商人有时将陈腐茶与新茶混合销售，这不仅侵害了消费者的健康和权益，还损害了整个茶行业的声誉。因此，研究茶叶的储存条件与品质的关系显得尤为重要，这不仅可以改善茶叶的日常保存方法，还可以帮助预测其保质期。
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，并确定了最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啡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。
图7. 基于高光谱成像技术监测绿茶贮藏过程中的质量变化
4.2高光谱成像技术在新鲜茶叶质量评估中的应用
茶叶作为制茶的原料，新鲜茶叶的好坏直接影响成品茶的质量。对新鲜茶叶的品质和物质含量进行无损监测，不仅可以准确掌握茶树的生长情况，还可以辅助采茶方案的决策过程，保证茶叶的品质。
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，能够较为全面、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。
图8. 不同干旱胁迫下的茶叶高光谱图像处理及光谱提取流程
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。
图9. 利用高光谱成像检测丹参茶中生物活性成分的含量
（（A）试验田;（B）样本;（C）样品VNIR-SWIR高光谱图像的获取;（D）获得生物活性化合物含量的工艺;（E）数据分析;（F）模型预测结果.）
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。
图10. 高光谱成像快速检测采后鲜茶叶质量指标的评价结果
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。
图11. 高光谱成像技术结合PLS模型实现叶片中CF和TP含量可视化
（第一列为单波段成像。第二列是CF和TP含量的分布图。第三列是含量的直方图。）
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。
图12. 高光谱成像技术对健康茶叶和患病茶叶的采集
参考文献
杨霄, 等. （2023）. 高光谱成像技术在茶叶生产中的应用研究进展[J]. 中南农业科技, 12（44）.https://10.3969/j.issn.1007-273X.2023.12.059
Yang, C., Yan, Z., Ting, A., Zhongyuan, L., Yongwen, J., Yaqi, L., & Chunwang, D. (2021). Quantitative prediction and visualization of key physical and chemical components in black tea fermentation using hyperspectral imaging. LWT, 141. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.110975
Li, L., Yujie, W., Qingqing, C., Ying, L., Jingming, N., & Zhengzhu, Z. (2022). Qualitative and quantitative quality evaluation of black tea fermentation through noncontact chemical imaging. Journal of Food Composition and Analysis, 106. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2021.104300
Wang, Y., Ying, L., Yuyu, C., Qingqing, C., Luqing, L., Jingming, N., & Zhengzhu, Z. (2021). Spatial distribution of total polyphenols in multi-type of tea using near-infrared hyperspectral imaging. LWT, 148. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.111737
Ren, G., Ning, J., & Zhang, Z. (2020). Intelligent assessment of tea quality employing visible-near infrared spectra combined with a hybrid variable selection strategy. Microchemical Journal, 157. https://doi.org/10.1016/j.microc.2020.105085
Hu, Y., Huang, P., Wang, Y., Sun, J., Wu, Y., & Kang, Z. (2023). Determination of Tibetan tea quality by hyperspectral imaging technology and multivariate analysis. Journal of Food Composition and Analysis, 117, 105136. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2023.105136
Li, F., Shen, J., Yang, Q., Wei, Y., Zuo, Y., Wang, Y., Ning, J., & Li, L. (2024). Monitoring quality changes in green tea during storage: A hyperspectral imaging method. Food Chemistry: X, 23. https://doi.org/10.1016/j.fochx.2024.101538
Chen, S., Gao, Y., Fan, K., Shi, Y., Luo, D., Shen, J., Ding, Z., & Wang, Y. (2021). Prediction of Drought-Induced Components and Evaluation of Drought Damage of Tea Plants Based on Hyperspectral Imaging. Frontiers in Plant Science, 12, 695102. https://doi.org/10.3389/fpls.2021.695102
Long, T., Tang, X., Liang, C., Wu, B., Huang, B., Lan, Y., Xu, H., Liu, S., & Long, Y. (2024). Detecting bioactive compound contents in Dancong tea using VNIR-SWIR hyperspectral imaging and KRR model with a refined feature wavelength method. Food Chemistry, 460, 140579. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.140579
Wang, Y., LuQing, L., ShanShan, S., Ying, L., JingMing, N., & ZhengZhu, Z. (2020). Rapid detection of quality index of postharvest fresh tea leaves using hyperspectral imaging. Journal of the Science of Food and Agriculture, 100(10). https://doi.org/10.1002/jsfa.10393
Luo, Chanjun, S., Yong, H., Fengle, Z., & Xiaoli, L. (2023). Cross-cultivar prediction of quality indicators of tea based on VIS-NIR hyperspectral imaging. Industrial Crops & Products, 202. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2023.117009
Lu, B., Jun, S., Ning, Y., Xiaohong, W., & Xin, Z. (2021). Identification of tea white star disease and anthrax based on hyperspectral image information. Journal of Food Process Engineering, 44(1), e13584. https://doi.org/10.1111/jfpe.1358
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