近日，山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉所在TALANTA（IF=6.1，中科院1區(qū)Top）上發(fā)表題為“Predictive models for sensory score and physicochemical composition of Yuezhou Longjing tea using near-infrared spectroscopy and data fusion”的研究性論文。

 

　　針對茶葉感官審評的主觀性和理化品質(zhì)檢測的復(fù)雜性和時(shí)效性，本研究以不同價(jià)格、不同品質(zhì)等級和不同品種的龍井茶為研究對象，采用近紅外光譜+Lab色彩因子的數(shù)據(jù)融合方法，建立不同品種、品質(zhì)等級的龍井茶感官評分和理化成分的量化檢測模型，該方法為茶葉品質(zhì)的智能感知與數(shù)字評價(jià)提供了新思路。

 

　　茶葉所為論文第一通訊單位，董春旺研究員和祁丹丹助理研究員為論文的共同通訊作者，河南農(nóng)大聯(lián)培生郭夢奇為論文第一作者，該研究得到山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院333工程（CXGC2023G33）和浙江省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2023C02043）的資助。（撰寫：祁丹丹  核稿：董春旺）

 

　　文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.talanta.2024.125892