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日前，華南農業大學工程學院吳老師團隊在食品化學領域“寶藏期刊”《Food Chemistry》上發表題為“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
鮮茶葉氮磷響應及可見/近紅外光譜預測
論文中所使用萊森光學產品：
【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育所必需的營養元素。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，并利用可見/近紅外光譜和多種智能算法建立了預測NC和PC的定量回歸模型。其中，不同部位的NC和PC差異顯著。預處理算法的選擇對模型的預測性能有重要影響。NC的VMDSG-D1-VCPA-IRIV-SVR預測模型和PC的VMDSG-CARS-Stacking預測模型預測效果較好，測試集的相關系數均大于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。
【研究發現】
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，而分散在800-1000納米區域。在生態學和無損檢測中，地物光譜技術可以快速檢測新鮮茶葉的營養狀況，并根據茶樹的實際需要指導施肥。
設備采集圖
DOI：10.1016/j.foodchem.2025.143369
期刊：Food Chemistry 476 (2025) 143369
關鍵詞：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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