茶树是一种典型的叶片型植物，具有独*的表型特征。例如，茶树的叶面积与产量直接相关，而茶芽的形态则是中国绿茶等级评定的重要依据。茶叶中的茶多酚和茶氨酸含量对其风味和口感有着至关重要的影响。此外，茶叶的生长品质会受到多种因素的影响，包括光照、温度、水分和肥料。这些因素对茶叶质量有复杂的影响，使得专家难以精确预测茶叶的品质变化和进行合理的茶园管理。
传统的方法是专家根据天气、茶叶生长的变化和新鲜茶叶的颜色或形状来管理茶园。这种管理方式不仅耗费大量人力，还高度依赖专家经验，难以适应大规模茶园的生产需求。为了满足高通量、快速且准确的检测需求，高光谱遥感（HSI）使植物的物种分类和生物化学参数监测成为可能，因为高光谱数据包含大量的窄光谱通道，可以检测到窄吸收特征的细微变化。该技术采用光谱和空间信息的多模态数据，结合机器学习和人工智能技术，可以实现茶叶种植过程中品质自动化和精确检测，该技术不仅提高了检测效率，减少了人为误差，还提供了更客观和准确的植物性状呈现。近年来，HSI技术在茶树室外栽培管理中得到了广泛应用，常用于茶树叶片营养分析、茶园土壤分析，以及茶树的病虫害监测，逐步成为茶叶种植管理中重要的监测手段。
高光谱成像技术在茶叶的栽培管理监测中，通常应用于茶树叶片营养分析、茶园种植土壤分析，也有将其应用于茶树抗旱资源的筛选。多数研究集中于叶绿素监测，通过监测叶绿素含量实现多茶叶栽培的管理。
Dutta等(Dutta et al., 2015)利用多种多元分析方法对347-2506 nm范围内的实地测量高光谱数据进行分析，筛选出最佳预测模型，并建立了一阶导数光谱偏最小二乘回归（FDR-PLSR）模型，以准确估计茶叶中的茶多酚含量。该模型展示了较高的预测精度。证明了高光谱技术在空间尺度上估计和监测茶叶质量的可能性。
Tu等(Tu et al., 2018)利用无人机搭载的450-998 nm高光谱相机（图13）采集茶树树冠的光谱数据，对大规模茶园中的茶树品种进行精确分类。通过标准正态变量变换（SNV）对高光谱数据进行预处理，并使用偏最小二乘回归（PLSR）预测茶多酚和氨基酸含量，预测结果显示茶多酚与氨基酸比值（茶叶感官品质的主要指标）的模型精度较好。这表明光谱数据与茶叶质量指标之间存在关联性。
图13. 无人机搭载高光谱相机设备
Jiang等(Jiang et al., 2024)利用不同的高光谱处理方法，确定了影响茶树生长参数（生物量和氮积累）的敏感高光谱特征，并利用机器学习算法建立了基于多类型敏感光谱信息的茶树生物量和氮积累估算模型，最后评价了模型在全年不同时期监测茶树生物量和氮积累的准确性。该研究利用高光谱遥感技术实现了快速、无损地估算茶树生长和氮营养状况，对茶园的精准管理具有重要意义。本研究中茶树高光谱图像的采集方法如图14所示。
图14. 茶树高光谱图像的采集方法
Chen等(Chen et al., 2022)通过获取茶树表型的高光谱图像（图15），结合相关生理指标进行了建模，并对几种茶叶种质资源进行旱水化试验。收集了生理生化和高光谱数据，分析了不同生理生化指标在评估茶树抗旱性中的权重，采用不同算法对原始光谱数据进行处理，并建立了Tea-DTC预测模型。结果表明，基于高光谱和机器学习技术的Tea-DTC模型可作为一种新方法，用于茶叶耐旱性种质资源的筛选和评价。
图15. 茶叶光谱数据提取过程
Li等(Li et al., 2024)提出了一种利用高光谱成像技术监测茶叶扦插苗茎根生长的方法。首先，利用Mask R-CNN提取茶苗的成熟叶和芽光谱。然后采用MSC、S-G、一维滤波技术对光谱进行预处理，通过UVE、CARS和SPA筛选特征波段。最后，利用CNN-GRU网络预测茎和根生物量，并与CNN和LSTM的SVR、RFR、PLSR机器学习方法和深度学习方法进行比较（图16）。结果表明Mask R-CNN能够准确提取成熟叶片和芽的光谱；UVE筛选出的芽和根生物量的光谱特征波段比CARS和SPA方法更为全面；基于芽光谱的UVE+CNN-GRU模型为芽生物量的预测提供了*优结果，而基于成熟叶片光谱的SPA+LSTM模型则对根系生物量的估计最为精准。这些发现表明，结合深度学习算法的高光谱成像技术可以快速准确地监测扦插苗的生长情况，且不会造成损害。这不仅为高效筛选茶叶优良品种提供了新的数据来源和技术手段，而且提高了农业生产效率和资源利用率。
图16. 基于高光谱成像技术监测茶叶扦插苗从扦插到长成苗的生物量变化
在植物病虫害检测研究中，植物叶片被病菌感染后往往出现不同形式的病斑、坏死或萎蔫区，色素含量和活性降低，导致可见光区的反射率增加，红边（670-730 nm）向短波方向移动。在这些病虫害侵染植物的过程中，光谱响应与病虫害引起的植物色素、水分、叶面积等生化物质的症状有关。
Yuan等(Yuan et al., 2019)通过观察450-950 nm波长范围内炭疽病引起的红移现象，筛选出适合于检测炭疽病的最佳高光谱特征集，并进一步利用自相关分析准确、快速识别茶叶上的炭疽病区域。他们将无监督分类和二维阈值适应相结合，构建了一个用于痂检测的分析框架，在像素水平上识别疾病的总体准确率达到94%（图17）。证明了高光谱技术有助于提高茶树病害检测和田间管理水平。
图17. 基于高光谱成像的茶树炭疽病检测工作流程示意图
Cui等(Cui et al., 2021)提出了一种基于冠层高光谱数据（450-950 nm）的方法，用于检测和区分外观特征相似的三种茶树胁迫（炭疽病、茶叶虫害和晒伤）。通过光谱灵敏度分析，他们确定了去除植物背景、识别植物损伤区域以及区分茶树胁迫类型的最佳光谱特征。随后，研究利用k均值聚类和KNN算法构建了茶树损伤区域的检测模型，并通过Fisher线性判别法准确区分损伤区域的胁迫类型（图18）。模型验证结果显示，损伤区域检测的准确率达到95%，胁迫类型识别的准确率高达98%。从以上研究可以看出，基于高光谱成像数据的研究方法主要是通过各种统计判别或数据挖掘算法，建立光谱特征与病虫害类型之间的关系，从而达到对不同类型胁迫下侵染区域的准确分析。揭示了该技术在大规模茶园病害管理特别是实时监测和准确诊断方面的潜在应用。
图18. 基于高光谱成像技术的茶树胁迫检测与区分流程图
高光谱成像技术在茶叶研究中的应用日益深入，展现出巨大的潜力。该技术结合了成像与光谱分析的优势，生成包含空间和光谱信息的三维数据立方体，从而克服了传统成像和光谱技术的局限。通过高光谱成像，能够无损、精确地分析茶叶中的生物活性成分，如茶多酚、咖*因和氨基酸等。同时，这项技术的应用已经从实验室扩展至茶树种植的实际检测中，包括茶树营养状态、土壤成分以及病虫害的监测等方面。
然而，高光谱成像产生的大量光谱数据对农产品的快速检测应用提出了挑战。要解决这一问题，必须从冗余的数据中提取有价值的特征信息，并开发合适的预测模型。此外，非专业人士可能面临数据处理和建模方面的挑战，这可能会阻碍该技术与生产线的整合。随着人工智能和机器学习技术的发展，未来希望高光谱成像技术在茶叶检测中的应用更加自动化和智能化。结合大数据分析与建模，有望进一步提高茶叶品质预测的准确性，助力茶叶产业的标准化和现代化进程。同时，技术的推广与应用将推动茶叶全产业链的升级，从茶叶种植到加工再到销售，带来更具效率和品质保障的生产模式。
Chen, S., Shen, J., Fan, K., Qian, W., Gu, H., Li, Y., Zhang, J., Han, X., Wang, Y., & Ding, Z. (2022). Hyperspectral machine-learning model for screening tea germplasm resources with drought tolerance. Frontiers in Plant Science, 13, 1048442.
Cui, L., Yan, L., Zhao, X., Yuan, L., Jin, J., & Zhang, J. (2021). Detection and Discrimination of Tea Plant Stresses Based on Hyperspectral Imaging Technique at a Canopy Level. Phyton, 90(2), 621–634.
Dutta, D., Das, P. K., Bhunia, U. K., Singh, U., Singh, S., Sharma, J. R., & Dadhwal, V. K. (2015). Retrieval of tea polyphenol at leaf level using spectral transformation and multi-variate statistical approach. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 36, 22–29.
Jiang, J., Ji, H., Yan, Y., Zhao, L., Pan, R., Liu, X., Yin, J., Duan, Y., Ma, Y., Zhu, X., & Fang, W. (2024). Mining sensitive hyperspectral feature to non-destructively monitor biomass and nitrogen accumulation status of tea plant throughout the whole year. Computers and Electronics in Agriculture, 225.
Li, H., Mao, Y., Shi, H., Fan, K., Sun, L., Zaman, S., Shen, J., Li, X., Bi, C., Shen, Y., Xu, Y., Chen, H., Ding, Z., & Wang, Y. (2024). Establishment of deep learning model for the growth of tea cutting seedlings based on hyperspectral imaging technique. Scientia Horticulturae, 331, 113106.
Tu, Y., Bian, M., Wan, Y., & Fei, T. (2018). Tea cul*ivar classification and biochemical parameter estimation from hyperspectral imagery obtained by UAV. PeerJ, 6, e4858.
Yuan, L., Yan, P., Han, W., Huang, Y., Wang, B., Zhang, J., Zhang, H., & Bao, Z. (2019). Detection of anthracnose in tea plants based on hyperspectral imaging. Computers and Electronics in Agriculture, 167, 105039.
