张民，李银花，袁晴春，李娟，戴思慧，刘仲华，李明,2*

(1.湖南农业大学 a.工学院；b.园艺园林学院，湖南 长沙410128；2.湖南省现代农业装备工程技术研究中心，湖南 长沙 410128；3.国家植物功能成分利用工程技术研究中心，湖南 长沙410128)

为及时掌握茶叶的生长发育状况，通常需根据经验进行外观诊断，可靠性不高；或采用化学方法进行成分分析，但对植株有损伤，且过程较复杂，费时费力。高光谱遥感具有较高的光谱分辨率，通常达到10–2λ 数量级，光谱信息能充分反映茶叶有效成分(包括多酚类、植物碱、氨基酸和蛋白质等含氢基团成分) 的特征信息，在多层次定量分析与应用中显现出良好前景[1–2]。刘建雄等[3]应用近红外光谱技术对茶园病虫害发生进行预测，结果预测值与实际值的决定系数R2为0.97，平均相对误差3.93%；赵杰文等[4]利用高光谱技术研究了茶树叶片中叶绿素含量及其分布；陈全胜等[5]基于高光谱图像技术进行绿茶质量等级的评判研究，建立的等级判别模型预测识别率为94%；胡永光等[6]利用可见–近红外非高光谱成像预测茶鲜叶全氮含量，建立了茶叶含氮量的估计模型。Dutta 等[7]利用卫星遥感和近红外光谱相结合的方法来鉴定TV1 和 S3A3 两种茶叶的质量；Chaseok RYU 等[8]利用高光谱成像技术建立了茶叶产量估计模型。

笔者采用手持便携式光谱分析仪采集茶树冠层光谱数据，通过平滑、微分处理对光谱除噪后，选用主成分分析方法获得特征波段波长和反射率，运用高效液相色谱法测定茶鲜叶的茶多酚含量，建立了茶鲜叶茶多酚含量与高光谱特征波段反射率的估算模型，并进行了验证。……