

本研究聚焦日照绿茶和其他低纬度茶区绿茶的产地溯源问题,创新性地提出融合多源波谱数据与化学计量分析的新方法,探明了日照绿茶在主要理化成分、波谱特性、视觉特征(色泽、纹理)上与南方绿茶存在显著差异,其儿茶素、氨基酸含量均高于低纬度茶区。提出了高光谱、近红外光谱、图像特征的六种多源数据融合方法,通过SVM、RF和CNN等非线性日照绿茶鉴别模型比较,发现基于近红外数据的SVM和RF模型准确率高达100%。同时,经过多种预处理技术和数据融合方式的优化, 构建的儿茶素、咖啡碱、氨基酸、粗纤维含量、感官评分的SVR预测模型具有较好预测性能,其相对标准偏差值(RPD)分别为2.010、1.761、2.800、2.815和4.277。本研究为我省高纬度优质北方茶叶的产地真伪鉴别提供了新思路。
茶叶所、农机院为该研究的第一完成单位和通讯单位,茶叶所董春旺、农机院王梅为通讯作者,联培硕士生郭梦奇为第一作者。本研究得到了济南市农业科技重点项目(GG202415)、院创新工程(CXGC2025A02)和山东省现代农业产业技术体系(SDAIT19)的资助。
文章链接:https://doi.org/10.1016/j.fochx.2025.102346
(撰写:陈之威 核稿:董春旺)