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茶叶所、农机院在日照绿茶产地智能溯源方面取得新进展

放大字体  缩小字体 发布日期:2025-04-03  来源:山东省农业科学院  浏览次数:35
核心提示:茶叶所、农机院在日照绿茶产地智能溯源方面取得新进展时间:2025-04-03 08:28来源:山东省农业科学院 近日,茶叶所、农机院在Foo
                                                          茶叶所、农机院在日照绿茶产地智能溯源方面取得新进展
放大字体  缩小字体时间:2025-04-03 08:28 来源:山东省农业科学院
   近日,茶叶所、农机院在“Food Chemistry: X” (中科院一区TOP,IF5=6.5) 上联合发表题为“Traceability of Rizhao green tea origin based on multispectral data fusion strategy and chemometrics”的研究论文。针对中国地理标志产品日照绿茶”被外地绿茶假冒和产地溯源的难题,通过多源波谱信息融合与化学计量学方法,实现了对多产地绿茶精准鉴别,为日照绿茶真伪鉴别带来新突破。
 
  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)
 
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