高光譜技術(shù)從20世紀(jì)80年代起逐漸進(jìn)人人們的視野。通過(guò)搭載在不同空間平臺(tái)上的高光譜傳感器，即成像光譜儀，在電磁波譜的紫外光、可見(jiàn)光、近紅外光和中紅外光區(qū)域，以大量細(xì)分的光譜波段對(duì)目標(biāo)材料進(jìn)行成像！8]，相比一般光譜分析可提取更多的光譜特征參數(shù)，更準(zhǔn)確、全面地表征被測(cè)物質(zhì)。高光譜技術(shù)起步于軍事領(lǐng)域，隨著高光譜圖像技術(shù)的出現(xiàn)和快速發(fā)展，在水稻、小麥、棉花、水果、肉類等農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測(cè)方面已逐漸顯示出其突出優(yōu)勢(shì)。

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茶葉品質(zhì)指標(biāo)包括外部（色澤和外形等）和內(nèi)部品質(zhì)指標(biāo)（滋味和香氣等）。目前學(xué)術(shù)界在采用儀器分析茶葉綜合品質(zhì)時(shí)，多應(yīng)用光譜技術(shù)獲取茶葉的內(nèi)部品質(zhì)信息，借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)反映茶葉的外部品質(zhì)特征[]，尚未能利用單一的檢測(cè)手段全面地描述茶葉品質(zhì)，儀器檢測(cè)結(jié)果帶有不可避免的局限性，品質(zhì)評(píng)定結(jié)果必然會(huì)受到影響，易引起爭(zhēng)議。高光譜圖像技術(shù)是高光譜技術(shù)和圖像處理技術(shù)的融合，兼具光譜分析能力和圖像分辨能力，同時(shí)對(duì)茶葉內(nèi)外部品質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)各種品質(zhì)特征進(jìn)行全面的可視化分析，增強(qiáng)茶葉品質(zhì)評(píng)定結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，達(dá)到科學(xué)計(jì)量化的品質(zhì)評(píng)定要求。

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茶葉內(nèi)質(zhì)成分的定量分析

趙杰文等[23]以茶樹(shù)鮮葉為分析對(duì)象，采集其高光譜圖像數(shù)據(jù)，提取相應(yīng)的光譜特征參數(shù)，結(jié)合葉綠索含量的參考測(cè)量值，并引入7種高光譜圖像數(shù)據(jù)處理算法，建立相應(yīng)的定量模型。結(jié)果顯示，二次土壤調(diào)節(jié)植被指數(shù)（modified second soil-adjusted vegetation index，MSAVI2）模型的預(yù)測(cè)精度最高，其相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.8323，表明了利用高光譜技術(shù)進(jìn)行茶葉葉綠素定量分析的可靠性，為進(jìn)一步分析茶葉成分及營(yíng)養(yǎng)素診斷提供依據(jù)。

茶葉品質(zhì)判別

迄今為止，高光譜技術(shù)在茶葉品質(zhì)評(píng)定和等級(jí)判別上的應(yīng)用多集中在綠茶上，如陳全勝等[24]以4個(gè)等級(jí)的炒青綠茶為試驗(yàn)對(duì)象，采集茶葉高光譜圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)選出3個(gè)特征波長(zhǎng)下的18個(gè)特征變量，進(jìn)行主成分分析，最終以8個(gè)主成分建立的等級(jí)判別模型效果最佳，模型預(yù)測(cè)全樣本正判率達(dá)到 94%。蔣帆等[25.26]分別應(yīng)用高光譜技術(shù)和高光譜一圖像結(jié)合技術(shù)提取不同等級(jí)龍井茶的光譜特征參數(shù)和圖像特征，并結(jié)合支持向量機(jī)計(jì)量方法，構(gòu)建龍井茶的等級(jí)識(shí)別模型，所建模型的識(shí)別率分別達(dá)到98.3%和89%，精度較高，判別結(jié)果較好。

我國(guó)六大茶類品質(zhì)各異，有些茶葉更有清香、濃香以及輕、重焙火之分，不利于我國(guó)茶葉的準(zhǔn)確定級(jí)。光譜技術(shù)在綠茶等級(jí)判別上的成功應(yīng)用為我國(guó)紅茶、烏龍茶、黑茶、白茶、黃茶的準(zhǔn)確定級(jí)提供了借鑒，對(duì)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)茶葉科學(xué)定級(jí)、完善茶葉標(biāo)準(zhǔn)體系，規(guī)范茶葉市場(chǎng)的運(yùn)行具有很大的促進(jìn)和帶動(dòng)作用。

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