【光谱智研·论文速递】

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日前，华南农业大学工程学院吴老师团队在食品化学领域“宝藏期刊”《Food Chemistry》上发表题为“Nitrogen-phosphorus responses and Vis/NIR prediction in fresh tea leaves”的论文，借助莱森光学iSpecField®-WNIR地物光谱仪进行试验，并利用可见/近红外光谱和多种智能算法建立了预测鲜茶叶不同部位NC和PC的定量回归模型。

Nitrogen-phosphorus responses and Vis/NIR prediction in fresh tea leaves

鲜茶叶氮磷响应及可见/近红外光谱预测

论文中所使用莱森光学产品：

莱森光学iSpecField®-WNIR系列地物光谱仪

【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.

氮和磷是茶树生长发育所必需的营养元素。然而，鲜茶叶不同部位的氮含量和磷含量一直没有得到重视。本研究分析了NC和PC对不同氮胁迫的响应，并利用可见/近红外光谱和多种智能算法建立了预测NC和PC的定量回归模型。其中，不同部位的NC和PC差异显著。预处理算法的选择对模型的预测性能有重要影响。NC的VMDSG-D1-VCPA-IRIV-SVR预测模型和PC的VMDSG-CARS-Stacking预测模型预测效果较好，测试集的相关系数均大于0.85，RPD大于1.8。总之，该研究有助于指导茶树鲜叶的精准施肥和原位检测。

【研究发现】

磷和氮筛查的主要波长主要集中在400 - 450纳米和650-720纳米范围内，而分散在800-1000纳米区域。在生态学和无损检测中，地物光谱技术可以快速检测新鲜茶叶的营养状况，并根据茶树的实际需要指导施肥。

设备采集图

DOI：10.1016/j.foodchem.2025.143369

期刊：Food Chemistry 476 (2025) 143369

关键词：新鲜茶叶  可见/近红外光谱  VMDSG算法

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.143369

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