在可見光波段，植被光譜特征主要是由光合作用色素決定的，在近紅外波段，光譜主要由水分含量和生化物質的含量決定。相關研究說明應用近紅外光譜技術可以監測和反演植物體內的各種營養元素、可溶性糖、淀粉和蛋白質等其他生理生化參數。藥用植物與其他植物在植物高光譜中的響應機制相似，如應用近紅外光譜進行中藥材品質識別已有大量研究成果。與其他植物相比，中藥材的品質一般為植物的次生代謝產物，如生物堿、黃酮、苷類、香豆紊類等，僅以單一有效成分或者以主要有效成分進行評價，是不能全面反映中藥材質量優劣的;多數藥材的品質是多種成分共同作用的結果，有些中藥材中不同成分之間有特定的配比關系。因此，應用高光譜遙感技術監測中藥材品質的關鍵環節是，找到優質藥材中各有效成分的光譜特征，建立各有效成分與特征光譜之間的綜合關系模型和基于高光譜特征的優質藥材評價標準，及同種藥材不同產地、不同品質的標準光譜數據庫。實踐應用中可利用各種地面光譜儀獲取待測樣品的光譜數據，根據標準光譜數據庫和評價標準，在不破壞樣品或包裝的情況下確定中藥材的品質，有助于中藥材工農業生產和市場流通中實時監控中藥材的品質，識別藥材的優劣。

將蟲草粉與地蠶、蛹蟲草混合監測的案例

在獲取樣品的高光譜影像后，需要對采集的光譜圖像進行圖像校正才能得到樣品的反射率，圖像校正公式如下：

式中，Rref 是校正過的圖像，DNraw 是原始圖像，DNwhite 為白板校正圖像，DNdark 是黑板校正圖。樣品的典型高光譜如圖所示（其中9、10號樣品為偽品）

由于主成分圖像都是由原始數據中的各個波段下的圖像經過線性組合而成，根據公式比較該線性組合的權重系數，如果權重系數絕對值越大，對主成分圖像貢獻就越大。最大權重系數所對應的波長下的圖像為最佳特征波長圖像。為了選取最佳的波長組合，必須保證它們的權重系數絕對值盡可能大，同時還要保證它們之間有一定的波長間隔。將測試原始數據進行降噪處理后，通過主成分分析變換(principal component analysis，PCA)進行背景扣除后，再次進行 PCA 后結果如圖所示。

其中，PCm 為第 m 個主成分，?i 為該主成分的權重系數， Ii 為單個波段的原始圖像。

8號冬蟲夏草粉末的成分準確率為 97.0%~98.78%；蛹蟲草粉末的成分準確率為 83.10%~99.3%；未識別成分所占比例為 0.57%~0.84%。例為 0.57%~0.84%。

偏最小二乘法(partial least squares，PLS) PLS 是一種數學優化的技術，它主要是通過最小化誤差的平方和來找到一組數據的最佳函數匹配，然后用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。PLS 就相當于將多元線性回歸分析、典型的相關分析以及主成分分析方法融合在一起的數學方法。PLS 主要是通過主成分分析法將多維空間數據的曲線壓縮到較低維的空間數據上，使其原曲線分解為多種主成分分析曲線，而不同的曲線的主成分分別代表不同的主成分和因素間對曲線的貢獻率，選取貢獻率較大的主成分，去除有干擾組分和干擾因素的主成分，僅僅將貢獻率較高的主成分與質量參數進行回歸。

從總體上看，基于 PCA 變換后的高光譜影像，利用 PLS 可準確地識別出肉眼無法分辨的冬蟲夏草和蛹蟲草粉末。

苦杏仁、桃仁樣品的平均光譜曲線圖

3個樣本集光譜曲線見圖。苦杏仁、桃仁樣本集原始光譜圖顯示（圖a，c），光譜曲線走向趨勢相似，說明二者及不同產地樣品內部含有的化學成分大致相似，但光譜信息冗雜，有噪聲，經二階導數處理（圖b，d）后，減少了復雜度和干擾信息，有利于后續處理和分析。圖e顯示了混合樣本集720個苦杏仁、600個桃仁樣品的ROI平均光譜曲線，二者表現出一定差異，苦杏仁反射強度整體高于桃仁，經二階導數處理后（圖f），在900～1601 nm內幾乎重疊，但約1420 nm波段（-OH彎曲振動）范圍內出現差異。有文獻報道二者所含脂肪、脂肪酸、蛋白質等含量相近，但苦杏仁中苦杏仁苷含量約是桃仁的2倍，故推測該區別由二者中所含苦杏仁苷含量不同造成的，具體還需更進一步深入探究。

苦杏仁、桃仁樣本集原始光譜曲線圖（a，c）、混合樣本集ROI平均光譜曲線圖（e）和二階導數處理后的光譜曲線圖（b，d，f）

浙貝母中貝母素甲和貝母素乙含量的預測圖

在中藥分析領域常用的光譜范圍是380～2 500nm。HSI對電磁頻譜中包含的信息進行匯編和處理, 從而對樣本進行研究分析。近年來, HSI技術作為一種分析工具在農業、食品和中醫藥等領域得到越來越廣泛的應用。

基于HSI技術結合10種不同波長選擇方法 (連續投影算法、回歸系數、無信息性變量消除、載荷權重、無信息性變量消除聯合連續投影算法、競爭性自適應重加權采樣、區間偏最小二乘回歸、后向區間偏最小二乘回歸、前向區間偏最小二乘回歸和遺傳算法) 建立PLS-DA模型。

利用近紅外高光譜成像法采集浙貝母的高光譜圖, 如圖1所示, 并結合4種特征波長選擇方法 (連續投影算法、加權回歸系數法、競爭自適應重加權采樣和隨機蛙跳) 構建3種回歸模型 (偏最小二乘、最小二乘支持向量機和極限學習機) 測定硫磺熏蒸的浙貝母中貝母素甲和貝母素乙的含量, 結果顯示大多數模型的相關系數都在0.8以上。將回歸模型應用于高光譜圖像中, 形成了浙貝母中貝母素甲和貝母素乙含量的預測圖, 如圖2所示。結果表明, 高光譜成像結合化學計量學方法有助于開發一套適用于中藥質量控制的在線監測系統。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖1 浙貝母高光譜圖

圖2 浙貝母中貝母素甲和貝母素乙含量的預測圖

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審核編輯：符乾江