近紅外光譜儀在農(nóng)作物和食品中的應(yīng)用

對于提高農(nóng)作物產(chǎn)量和可持續(xù)耕種方法的需求在不斷增加，消費(fèi)者也對食物的高品質(zhì)、方便性和選擇多樣性提出了需求。食品的質(zhì)量往往取決于內(nèi)在和外在因素，這些因素是可以被計(jì)量并實(shí)現(xiàn)的，這使得研究人員尋求把數(shù)據(jù)應(yīng)用到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的新穎方法。

近紅外光譜在農(nóng)業(yè)應(yīng)用中的優(yōu)勢

近紅外光譜已經(jīng)在許多應(yīng)用領(lǐng)域中得到了研究和應(yīng)用，尤其是這五種產(chǎn)品：水果和蔬菜，肉類和魚類，飲料和乳制品，谷物和糧食儲備，葡萄和橄欖。同時，近紅外光譜還在其它相關(guān)領(lǐng)域，例如土壤、肥料以及環(huán)境中也得到了廣泛應(yīng)用。*，近紅外光譜的測量原理簡單易學(xué)，好處也非常多：不需要樣品制備或僅需要很少的樣品制備，測量速度快，測量結(jié)果準(zhǔn)確，測量成本低，既可以在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行也可以在現(xiàn)場進(jìn)行，并且可以實(shí)現(xiàn)多個參數(shù)同時測量。

手持式近紅外反射光譜儀應(yīng)用

以前Avantes給大家分享過一些近紅外光譜的應(yīng)用，但每天在都有使用Avantes光譜儀的新應(yīng)用被發(fā)現(xiàn)。Avantes的基于線性InGaAs探測器的近紅外光譜儀家族在2020年迎來了一位新成員AvaSpec-Mini-NIR。 與Avantes其他的標(biāo)準(zhǔn)桌上型近紅外光譜儀具有相同的性能和分辨率，但體積只有紙牌大小，因此它適合于精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場。

水果和蔬菜

Avantes近紅外光譜儀在水果和蔬菜的分級和分揀中被廣泛使用，包括但不限于蘋果，櫻桃，鱷梨，桃和芒果。近紅外光譜技術(shù)可以快速并無損地檢測果蔬的成熟度和質(zhì)量，例如水分，可溶性糖含量（SSC），酸度，pH值和花青素等芳香族化合物。手持式近紅外反射光譜儀還可以對長在樹上的水果進(jìn)行測量。

西班牙正在開發(fā)一種機(jī)械手臂，它將觸覺傳感器和近紅外光譜儀相結(jié)合，用來確定芒果的成熟度。這種類似的應(yīng)用可以快速推廣到其他水果測量，還可以自動確定水果的采摘時間。

肉類，魚和蛋

近紅外光譜技術(shù)在肉品分級中可以區(qū)分蛋白質(zhì)和脂肪含量，并測量水分含量，顏色，pH值和鮮嫩度指標(biāo)。它還可以檢測常見污染物（如揮發(fā)性氮）的存在。在肉類生產(chǎn)中，這些因素極大地影響了肉的質(zhì)量和等級，從而決定了價格。而在包裝過程中的質(zhì)量控制和檢查對于預(yù)防食物傳染疾病或?qū)ζ垓_詐消費(fèi)者的行為也至關(guān)重要。

光譜法的非破壞性，非化學(xué)性可以大大提高產(chǎn)量，例如通過測量蛋殼來監(jiān)控雞蛋質(zhì)量。比利時的研究人員在雞蛋新鮮度的校正模型的開發(fā)方面取得了巨大進(jìn)展：將雞蛋保質(zhì)期與其近紅外光譜特征變化關(guān)聯(lián)起來，并將該數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到雞蛋新鮮度的經(jīng)典（破壞性）測量上。

飲料和乳制品

Avantes的光譜儀還可以用于分析牛奶和其他乳制品中的蛋白質(zhì)，脂肪，水，碳水化合物和礦物質(zhì)，以及識別被摻假的產(chǎn)品。例如，奶粉中的殘留水分含量多少會影響保質(zhì)期，并且從質(zhì)量角度來看，還會影響運(yùn)輸成本和利潤。近紅外漫反射光譜法對于檢測位于930 nm，1455nm和1940nm處水的吸收峰非常有效，這些吸收峰與水含量是相關(guān)的。（4）

葡萄酒和葡萄生產(chǎn)

近紅外光譜已被用作預(yù)測葡萄成熟度和表征葡萄參數(shù)的測量工具，這些參數(shù)會影響葡萄酒的香味和品質(zhì)，例如可溶性糖含量，酸度和芳香化合物如花青素和多酚。

在收獲時的葡萄特征是影響葡萄酒質(zhì)量的關(guān)鍵因素。近紅外光譜反射法作為一種快速、無損的用于評估收獲時葡萄質(zhì)量的測量工具，被業(yè)內(nèi)廣泛采用。（5）

谷物和飼料

小麥，大麥，大米和大豆生產(chǎn)的研究人員正在研究使用近紅外光譜法來監(jiān)測作物的健康狀況和生長狀況，識別各種植物病害和污染物，并在收獲時評估作物質(zhì)量，進(jìn)而用來給農(nóng)作物評級和定價。

Avantes公司近與美國農(nóng)業(yè)部的一個合作項(xiàng)目近采用近紅外光譜技術(shù)來預(yù)測小麥?zhǔn)斋@時蛋白質(zhì)的含量，并確定需要補(bǔ)充氮肥的時間。小麥的價格取決于谷物中的蛋白質(zhì)含量，因此使蛋白質(zhì)含量盡可能多是小麥生產(chǎn)者的重要責(zé)任。（6）

土壤，有機(jī)肥料和其他生長成分

土壤管理對于農(nóng)業(yè)在未來的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，對土壤特征的表征可以決定需要對土壤采取何種處理方法或減緩方式，甚至決定哪種作物適合哪些地區(qū)。近紅外光譜技術(shù)可以快速收集土壤的水分，堅(jiān)實(shí)度和土壤密度等信息。（7）

林業(yè)保護(hù)

在整個美國西部，灰螟作為入侵物種可以損毀森林并消滅大量樹木，進(jìn)而增加山火危險。山松甲蟲同樣會毀壞森林并大面積消滅大量樹木。如果可以盡早發(fā)現(xiàn)甲蟲侵?jǐn)_，就可以幫助公園和林業(yè)管理人員在大面積爆發(fā)前減輕損害。目前依然依靠人員目視檢查，但是手持式近紅外儀器可以在現(xiàn)場檢測病蟲害。（8）

農(nóng)業(yè)/食品應(yīng)用人員面臨的挑戰(zhàn)

近紅外漫反射光譜法在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用往往會面臨一個挑戰(zhàn)，從光譜數(shù)據(jù)中提取有用信息需要一些特殊的數(shù)據(jù)處理方法和開發(fā)校正模型。Avantes和我們合作伙伴一起為為農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的研發(fā)人員提供這個支持。

應(yīng)用開發(fā)的早期技術(shù)支持

早期應(yīng)用開發(fā)始于開發(fā)校正模型，即對獲得的在多種條件下樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模，使用戶能夠預(yù)測將來的要測量的樣品的特征。而且每次測量的結(jié)果都可以加到數(shù)據(jù)庫中，從而改善以后的預(yù)測結(jié)果。

Written by Janel Kane, Marketing Manager, North America, Avantes

References

1. Cortés, Victoria, Carlos Blanes, José Blasco, Coral Ortíz, Nuria Aleixos, Martin Mellado, Sergio Cubero, and Pau Talens. "Integration of simultaneous tactile sensing and visible and near-infrared reflectance spectroscopy in a robot gripper for mango quality assessment." Biosystems Engineering 162 (2017): 112-123.
2. Peng, Yankun, and Wenxiu Wang. "Application of near-infrared spectroscopy for assessing meat quality and safety." INTECH-Infrared Spectroscopy-Anharmonicity of Biomoleculcs, Crosslinking of Biopolymers, Food Quality and Medical Applications (2015): 137-163.
3. Bamelis, F. R., B. J. Kemps, Kristof Mertens, E. M. Verhoelst, Bart De Ketelaere, Eddy Decuypere, and Josse De Baerdemaeker. "VIS-NIR transmission for the assessment of internal egg quality." In European Symposium on the Quality of Eggs and Egg Products edition: XI, Doorwerth, The Netherlands. 2005.
4. Nagarajan, R., Parul Singh, and Ranjana Mehrotra. "Direct determination of moisture in powder milk using near infrared spectroscopy." Journal of Analytical Methods in Chemistry 2006 (2006).
5. Guidetti, R., R. Beghi, and L. Bodria. "Evaluation of grape quality parameters by a simple Vis/NIR system." Transactions of the ASABE 53, no. 2 (2010): 477-484.
6. Long, Dan, John McCallum, Catherine Reardon, and Richard Engel. "Adapting the nitrogen replacement approach to dryland spring wheat in the Pacific Northwest." Crops & Soils 50, no. 5 (2017): 34-37.
7. Nagy, Attila, Péter Riczu, Bernadett Gálya, and János Tamás. "Spectral estimation of soil water content in visible and near infra-red range." Eurasian Journal of Soil Science 3, no. 3 (2014): 163-171.
8. Finley, Kaelyn, Sophan Chhin, Pascal Nzokou, and Joseph O’Brien. "Use of near-infrared spectroscopy as an indicator of emerald ash borer infestation in white ash stem tissue." Forest Ecology and Management 366 (2016): 41-52.

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