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【光譜智研·論文速遞】
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日前，華南農(nóng)業(yè)大學工程學院吳老師團隊在食品化學領(lǐng)域“寶藏期刊”《Food Chemistry》上發(fā)表題為“Nitrogen-phosphorus responses and Vis/NIR prediction in fresh tea leaves”的論文，借助萊森光學iSpecField?-WNIR地物光譜儀進行試驗，并利用可見/近紅外光譜和多種智能算法建立了預(yù)測鮮茶葉不同部位NC和PC的定量回歸模型。
Nitrogen-phosphorus responses and Vis/NIR prediction in fresh tea leaves
鮮茶葉氮磷響應(yīng)及可見/近紅外光譜預(yù)測
論文中所使用萊森光學產(chǎn)品：
【摘要】
Nitrogen and phosphorus are essential nutrients for the growth and development of tea plants.However, the nitrogen content (NC) and phosphorus content (PC) in different parts of fresh tea has not been paid attention. In this study, the NC and PC responses different nitrogen stress were analyzed, and a quantitative regression model for predicting NC and PC was established by using Vis/NIR spectroscopy and a variety of intelligent algorithms. Among them, NC and PC of different parts had significant difference. The selection of preprocessing algorithms has a significant impact on the predictive performance of the model. The VMDSG-D1-VCPA-IRIV-SVR prediction model for NC and the VMDSG-CARS-Stacking prediction model for PC have better prediction effects, and the correlation coefficients of the test set are more than 0.85, and the RPD is greater than 1.8. In conclusion, this study is helpful to guide the precise fertilization and in-situ detection of fresh tea leaves.
氮和磷是茶樹生長發(fā)育所必需的營養(yǎng)元素。然而，鮮茶葉不同部位的氮含量和磷含量一直沒有得到重視。本研究分析了NC和PC對不同氮脅迫的響應(yīng)，并利用可見/近紅外光譜和多種智能算法建立了預(yù)測NC和PC的定量回歸模型。其中，不同部位的NC和PC差異顯著。預(yù)處理算法的選擇對模型的預(yù)測性能有重要影響。NC的VMDSG-D1-VCPA-IRIV-SVR預(yù)測模型和PC的VMDSG-CARS-Stacking預(yù)測模型預(yù)測效果較好，測試集的相關(guān)系數(shù)均大于0.85，RPD大于1.8。總之，該研究有助于指導茶樹鮮葉的精準施肥和原位檢測。
【研究發(fā)現(xiàn)】
磷和氮篩查的主要波長主要集中在400 - 450納米和650-720納米范圍內(nèi)，而分散在800-1000納米區(qū)域。在生態(tài)學和無損檢測中，地物光譜技術(shù)可以快速檢測新鮮茶葉的營養(yǎng)狀況，并根據(jù)茶樹的實際需要指導施肥。
設(shè)備采集圖
DOI：10.1016/j.foodchem.2025.143369
期刊：Food Chemistry 476 (2025) 143369
關(guān)鍵詞：新鮮茶葉 可見/近紅外光譜 VMDSG算法
文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.143369
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