基于高光谱技术的茶鲜叶茶多酚含量的估算模型-论文.pdf

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1、湖南农业大学学报(自然科学版)2015年8月第41卷第4期JournalofHunanAgriculturalUniversity(NaturalSciences)，Aug．2015，41(4)：450—454DOI：10．13331／j．cnki．jhau．2015．04．022投稿网址：http：／／xb．hunau．edu．cn基于高光谱技术的茶鲜叶茶多酚含量的估算模型张民h，李银花lb,3，袁晴春h，李娟，一，戴思慧，刘仲华，李明la,2*(1．湖南农业大学a．工学院；b．园艺园林学院，湖南长沙410128；2．湖南省现代农业装备工程技术研究中心，湖南长沙410128；

2、3．国家植物功能成分利用工程技术研究中心，湖南长沙410128)摘要：选取长势、色泽差异较小的9个茶树品种，使用ASDFieldSpecHandHeld2光谱分析仪采集茶树冠层的光谱数据，通过对原始数据进行预处理去除噪音干扰，采用主成分分析方法得到茶树冠层特征波段520、765、821、940nlTI，提取特征波段的反射率值，运用多元线性回归、一元线性回归、最小二乘法建立了光谱反射率与茶鲜叶茶多酚含量关系的估算模型。结果表明：最Ib--乘法模型的决定系数达到0．99；另选23个样品对模型进行验证，真实值与预测值的相关系数为0．97，相对误差为2．99％。关键词：茶鲜叶；茶多酚；

3、高光谱；最小二乘法模型中图分类号：$571．1；0434．19文献标志码：A文章编号：1007—1032(2015)04—0450—05PolyphenolsinspectingmethodoflivingtealeavesbasedonhyperspectralreflectionZhangMinhLiYinhua，YuanQingchunh，LiJuan一，DaiSihui，LiuZhonghuar，LiMing’，f1．a．CollegeofEngineering；b．CollegeofHorticultureandLandscape，HunanAgriculturalU

4、niversity,Changsha410128，China；2．HunanProvincialEngineeringTechnologyResearchCenterforModemAgriculturalEquipment，Changsha410128，China；3．NationalResearchCenterofEngineeringTechnologyforFunctionalIngredientsfromBotanicals，Changsha410128，China)Abstract：Specialdatawascapturedforselecteddiferentg

5、rowingandcolorofninekindofteabyusingASDFieldSpecHandHeld2spectrumanalyzer．Therawdatawaspre—processingtodecreasenoiseandimproveacquisition．Multiplelinearregressionanalysis，SGandPACwereemployedtoanalysisthedata．Theoptimizationmodelwasestablishedtopredictthebesttimeofharvesting．Theprincipalcomp

6、onentcharacteristicbandsof520，765，821，940nmwasobtainedbysmoothing，thefirstderivative，thesecondderivativeandthepretreatmentprocess．Thedeterminationcoeficientiscloseto0．99forthismodelusingleastsquaremethod．Byanalyzingother23kindsofteatoveritythemode1．thecorrelationcoeficientofrealandpredictive

7、valueis0．97aswellastheaveragerelativeerrorof2．99％．Keywords：livingtealeaves；polyphenols；hyperspectral；leastsquaremethodmodel为及时掌握茶叶的生长发育状况，通常需根据氢基团成分)的特征信息，在多层次定量分析与应经验进行外观诊断，可靠性不高；或采用化学方法用中显现出良好前景_l。刘建雄等L3]应用近红外光进行成分分析，但对植株有损伤，且过程较复杂，谱技术对茶园病虫害发生进行预