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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(zhì)的含量決定。相關(guān)研究說明應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)可以監(jiān)測(cè)和反演植物體內(nèi)的各種營養(yǎng)元素、可溶性糖、淀粉和蛋白質(zhì)等其他生理生化參數(shù)。藥用植物與其他植物在植物高光譜中的響應(yīng)機(jī)制相似，如應(yīng)用近紅外光譜進(jìn)行中藥材品質(zhì)識(shí)別已有大量研究成果。與其他植物相比，中藥材的品質(zhì)一般為植物的次生代謝產(chǎn)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(jìn)行評(píng)價(jià)，是不能全面反映中藥材質(zhì)量?jī)?yōu)劣的;多數(shù)藥材的品質(zhì)是多種成分共同作用的結(jié)果，有些中藥材中不同成分之間有特定的配比關(guān)系。因此，應(yīng)用高光譜遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)中藥材品質(zhì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)是，找到優(yōu)質(zhì)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(guān)系模型和基于高光譜特征的優(yōu)質(zhì)藥材評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，及同種藥材不同產(chǎn)地、不同品質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫。實(shí)踐應(yīng)用中可利用各種地面光譜儀獲取待測(cè)樣品的光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)光譜數(shù)據(jù)庫和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在不破壞樣品或包裝的情況下確定中藥材的品質(zhì)，有助于中藥材工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和市場(chǎng)流通中實(shí)時(shí)監(jiān)控中藥材的品質(zhì)，識(shí)別藥材的優(yōu)劣。
將蟲草粉與地蠶、蛹蟲草混合監(jiān)測(cè)的案例
在獲取樣品的高光譜影像后，需要對(duì)采集的光譜圖像進(jìn)行圖像校正才能得到樣品的反射率，圖像校正公式如下：
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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(hào)樣品為偽品）
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由于主成分圖像都是由原始數(shù)據(jù)中的各個(gè)波段下的圖像經(jīng)過線性組合而成，根據(jù)公式比較該線性組合的權(quán)重系數(shù)，如果權(quán)重系數(shù)絕對(duì)值越大，對(duì)主成分圖像貢獻(xiàn)就越大。最大權(quán)重系數(shù)所對(duì)應(yīng)的波長(zhǎng)下的圖像為最佳特征波長(zhǎng)圖像。為了選取最佳的波長(zhǎng)組合，必須保證它們的權(quán)重系數(shù)絕對(duì)值盡可能大，同時(shí)還要保證它們之間有一定的波長(zhǎng)間隔。將測(cè)試原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理后，通過主成分分析變換(principal component analysis，PCA)進(jìn)行背景扣除后，再次進(jìn)行 PCA 后結(jié)果如圖所示。
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其中，PCm 為第 m 個(gè)主成分，?i 為該主成分的權(quán)重系數(shù)， Ii 為單個(gè)波段的原始圖像。
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8號(hào)冬蟲夏草粉末的成分準(zhǔn)確率為 97.0%~98.78%；蛹蟲草粉末的成分準(zhǔn)確率為 83.10%~99.3%；未識(shí)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(shù)學(xué)優(yōu)化的技術(shù)，它主要是通過最小化誤差的平方和來找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配，然后用最簡(jiǎn)的方法求得一些絕對(duì)不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。PLS 就相當(dāng)于將多元線性回歸分析、典型的相關(guān)分析以及主成分分析方法融合在一起的數(shù)學(xué)方法。PLS 主要是通過主成分分析法將多維空間數(shù)據(jù)的曲線壓縮到較低維的空間數(shù)據(jù)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(duì)曲線的貢獻(xiàn)率，選取貢獻(xiàn)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(xiàn)率較高的主成分與質(zhì)量參數(shù)進(jìn)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(zhǔn)確地識(shí)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(gè)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(shì)相似，說明二者及不同產(chǎn)地樣品內(nèi)部含有的化學(xué)成分大致相似，但光譜信息冗雜，有噪聲，經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)處理（圖b，d）后，減少了復(fù)雜度和干擾信息，有利于后續(xù)處理和分析。圖e顯示了混合樣本集720個(gè)苦杏仁、600個(gè)桃仁樣品的ROI平均光譜曲線，二者表現(xiàn)出一定差異，苦杏仁反射強(qiáng)度整體高于桃仁，經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)處理后（圖f），在900～1601 nm內(nèi)幾乎重疊，但約1420 nm波段（-OH彎曲振動(dòng)）范圍內(nèi)出現(xiàn)差異。有文獻(xiàn)報(bào)道二者所含脂肪、脂肪酸、蛋白質(zhì)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(cè)該區(qū)別由二者中所含苦杏仁苷含量不同造成的，具體還需更進(jìn)一步深入探究。
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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(dǎo)數(shù)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(yù)測(cè)圖
在中藥分析領(lǐng)域常用的光譜范圍是380～2 500nm。HSI對(duì)電磁頻譜中包含的信息進(jìn)行匯編和處理, 從而對(duì)樣本進(jìn)行研究分析。近年來, HSI技術(shù)作為一種分析工具在農(nóng)業(yè)、食品和中醫(yī)藥等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。
基于HSI技術(shù)結(jié)合10種不同波長(zhǎng)選擇方法 (連續(xù)投影算法、回歸系數(shù)、無信息性變量消除、載荷權(quán)重、無信息性變量消除聯(lián)合連續(xù)投影算法、競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)重加權(quán)采樣、區(qū)間偏最小二乘回歸、后向區(qū)間偏最小二乘回歸、前向區(qū)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(jié)合4種特征波長(zhǎng)選擇方法 (連續(xù)投影算法、加權(quán)回歸系數(shù)法、競(jìng)爭(zhēng)自適應(yīng)重加權(quán)采樣和隨機(jī)蛙跳) 構(gòu)建3種回歸模型 (偏最小二乘、最小二乘支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)) 測(cè)定硫磺熏蒸的浙貝母中貝母素甲和貝母素乙的含量, 結(jié)果顯示大多數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)都在0.8以上。將回歸模型應(yīng)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(yù)測(cè)圖, 如圖2所示。結(jié)果表明, 高光譜成像結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法有助于開發(fā)一套適用于中藥質(zhì)量控制的在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。
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? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 圖1 浙貝母高光譜圖
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圖2 浙貝母中貝母素甲和貝母素乙含量的預(yù)測(cè)圖
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審核編輯：符乾江
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