農業行業
本研究應用了900-1700nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產品FS25進行相關研究。FigSpec?系列成像高光譜相機采用高衍射效率的透射式光柵分光模組與高靈敏度面陣列相機、結合內置掃描成像及輔助攝像頭技術，解決了傳統高光譜相機需外接推掃成像機構及調焦復雜等難以操作的問題。可與標準C接口的成像鏡頭或顯微鏡直接集成，實現光譜影像的快速采集。
竹屬于禾本科竹亞科，是世界上最寶貴的植物資源之一。全世界約有竹類70屬、1200多種，而我國有39屬、500余種，竹林面積高達720萬公頃，約占世界總量的1/301。大量的研究表明竹葉含有豐富的黃酮、酚酸、多糖等功能性成分，顯示出良好的抗氧化、調節血脂、保護心腦血管及抑制食品加工過程中丙烯酰胺生成等功效。
然而，研究發現，不同種屬的竹葉中功能性成分的含量差異較大，例如矢竹屬總黃酮含量僅為倭竹屬的1/3，而總黃酮的豐度對竹葉的抗氧化活性具有重要影響。因此，快速準確區分不同品種的竹葉，是竹類資源開發過程中的重要任務之一。傳統對于竹類品種的鑒別主要是通過觀察竹葉大小、紋理、竹枝分枝和竹竿高度等。
然而竹資源科屬較多，亟需一種快速、無損的方法對竹葉進行鑒別分析。近紅外高光譜技術是一種快速、無損的分析技術，由于光譜特性穩定、信息量大等特性已經廣泛應用于植物、藥材、農產品等的檢測中，尤其在樣本的品種鑒別中有大量的報道。因此采用近紅外高光譜技術結合化學計量學方法對中國不同地域的竹葉進行鑒別分析，旨在為竹資源的開發利用提供理論基礎。
采用近紅外高光譜結合特征波譜對不同竹葉樣本進行分類鑒別研究。獲取 900～1 700 nm 范圍的光譜，進行主成分的聚類分析，根據主成分的載荷系數和Random frog進行特征波段的提取，分別獲得6條和12條特征波段，最后根據全波段與特征波段建立LS-SVM判別模型，并用ROC曲線評估LS-SVM的準確性和穩定性。
結果顯示，三個鑒別模型的AUC均高于0.98，且采用主成分的載荷系數得到的6條特征波段建立的LS-SVM綜合效果最佳。表明采用近紅外高光譜技術可以實現不同品種竹葉的分類鑒別，這為竹類品種的快速分類提供了一個新的參考方法。下一步的研究中將考慮采用光譜技術實現竹葉中黃酮、酚酸、多糖等功能性成分的快速檢測，可以提高竹葉開發利用的效率。
