基于高光谱分析技术的机炒龙井茶等级识别方法

随着机炒龙井茶外形和色泽趋向统一整齐,茶叶的内在品质相应成为评判等级的关键,由此,该文提出了一种高光谱与支持向量机分类相结合的技术,进行基于机炒龙井茶内在品质的等级识别方法研究。应用高光谱技术提取了龙井茶在350～2500nm波长范围内的吸收深度、吸收面积、红边位置、红谷位置、归一化植被指数等光谱特征参数,并对这些特征参数与茶叶等级的相关性进行了研究;然后利用带惩罚系数C的支持向量机分类理论,以光谱特征参数为输入量,分析确定了模型中关键的核函数和分类函数,构建了龙井茶等级识别模型,并进行了不同等级机炒龙井茶的分类识别验证。结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对龙井茶进行等级分类准确率达到98.3%,证明应用该方法进行机炒龙井茶的等级分类识别是可行的。