1.1 煙葉中煙堿等生化成分的檢測

煙堿作為煙草特有的化學成分，對煙葉的刺激性、生理強度以及香吃味都有很大的影響。有研究表明，煙葉中的煙堿含量介于1.5%-3.5%之間時，煙葉為優(yōu)質(zhì)水平;煙堿含量過低時，則吸食平淡乏味;煙堿含量過高時，則煙氣勁頭過大。近年來，隨著高光譜遙感技術的發(fā)展，基于高光譜原理的無損傷測試技術已經(jīng)逐步在農(nóng)業(yè)上得到應用，目前國內(nèi)外學者已經(jīng)對多種作物進行了光譜反射率及化學組分的相關性研究。

高光譜預測在煙草上的應用尚處于起步階段，李向陽等采用逐步回歸方法建立了K326烤煙葉片煙堿含量的回歸方程，認為一階導數(shù)光譜回歸模型的模擬效果較好，但要達到田間實時實地檢測，還要考慮外界環(huán)境的影響[7j。吳玉萍等指出，不同品種烤煙間的煙堿含量差異顯著，因此研究不同

品種烤煙的大田環(huán)境光譜預測模型很有必要川。劉良云等認為，460\740 nm波段光譜反射率與煙堿和全氮含量呈極顯著負相關，430-710 nm波段光譜透過率與全氮含量呈極顯著負相關、與煙堿含量呈顯著負相關。有研究表明，利用PPR(550,450)和NRI(近紅外)建立的煙葉氮素、煙堿、鉀離子含量的光譜預測模型都有很好的穩(wěn)定性。辛榮等指出，利用多元分析中的逐步回歸法、主成分分析法建立全氮預測模型的效果較好。此類研究雖然較多，但尚未見涉及不同光照強度處理下高光譜對煙堿含量的預測模型。由于光照強度對烤煙煙堿含量的影響較大，且光照強度過低會導致煙堿含量升高，煙葉品質(zhì)下降，因此本試驗采用在大田中使用不同層數(shù)的紗布遮陰處理煙葉，通過對不同生育期內(nèi)光譜反射率的測定研究烤煙煙堿含量與光譜之間的關系，旨在建立一個精確的煙堿高光譜參數(shù)預測模型，為快速測定烤煙葉片中的煙堿含量提供新的研究方法和思路。

1.2 煙葉等級分類檢測

煙草作為人們的日常生活用品，其質(zhì)量直接影響到人們的身心健康。其煙草中尼古丁、煙焦油、苯并花、甲醛、氰化鉀、丙烯、汞、鉛砷等一些有害和致癌的化學成分的多少決定了煙葉質(zhì)量的好壞?；瘜W成分較高的煙葉會導致肺癌及多種惡性腫瘤、慢性阻塞性肺疾病、心血管病腦血管病等多種疾病。同樣，對于被動吸煙也會產(chǎn)生同樣的危害，在二手煙中存在很多危害內(nèi)部器官的化學物質(zhì)，即便是短時間的接觸，也會引起人呼吸道損傷、血液粘稠度增加、血管內(nèi)膜受損等問題。煙葉質(zhì)量的好壞不僅影響煙草行業(yè)的發(fā)展，還進一步影響到人們的身心健康。因此我們有必要在煙葉收購的過程中做好煙葉分級的工作，在煙葉分級的過程中應制定一份實用有效的工作方案，運用現(xiàn)在工業(yè)化發(fā)展提升煙葉分級速度和避免一些人為的客觀性因素。

早在半個世紀之前，利用近紅外光譜分析技術對煙草進行了大量的無損檢測研究，國外的許多學者根據(jù)不同煙草類型建立了相應近紅外光譜分析模型對煙葉所屬的品種（白肋煙、烤煙）或不同產(chǎn)地（美國本地、非美國產(chǎn)）均得到了較好的正確判別結(jié)果，相對而言，國外的應用水平較為領先。國內(nèi)近紅外光譜分析技術應用于煙草始于1995年，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，國內(nèi)煙草行業(yè)目前對近紅外技術的應用已十分廣泛。盡管近紅外光譜技術用于煙草行業(yè)的無損快速檢測能夠應用于過程分析，然而非成像近紅外光譜技術不適合于定量分析和分散性樣品分析，由于外界因素的干擾不能有效剔除，其模型建立后需要不斷進行維護修正并且測試靈敏比較低，相對誤差比較大。近年來，高光譜成像技術不僅在農(nóng)產(chǎn)品安全檢測方面的應用取得了良好效果，也大量應用在農(nóng)情監(jiān)測作物長勢的性狀信息研究中。隨著成本的降低，從最初航空、衛(wèi)星遙感的應用平臺，擴展到為近地應用提供了可能。將高光譜成像技術應用到煙草行業(yè)的品質(zhì)與安全性檢測中，可以綜合得到產(chǎn)品內(nèi)外品質(zhì)的全面檢測信息，這種內(nèi)外品質(zhì)信息兼?zhèn)涞奶卣?，使得高光譜圖像技術在煙草行業(yè)的無損檢測方面具有較大的應用前景。現(xiàn)階段利用高光譜成像技術進行煙草行業(yè)的無損檢測還處于研究和發(fā)展階段，隨著光譜分辨率的不斷提高，高光譜成像能夠記錄的煙草品質(zhì)信息會越來越豐富。

研究展望

    研究表明，光照、水肥因素、品種類型、生育時期等都對煙草光譜特征存在一定的影響，利用高光譜技術可以對煙草的長勢、養(yǎng)分狀況、煙葉的產(chǎn)量和品質(zhì)進行較為準確的診斷和監(jiān)測，具有廣闊的應用前景。目前，高光譜技術在煙草中開展了更加廣泛的研究，提出了一系列的監(jiān)測和估算模型，但是由于每種模型都有特定的研究方法和適用條件，很難找到通用的模型，因此還需要建立更加全面和更大規(guī)模的樣本參數(shù)進行修正，以降低實際生產(chǎn)中的等級分類、品種類型、生態(tài)條件和栽培管理的差異。今后煙草高光譜技術的研究要著重完善和擴充煙草光譜數(shù)據(jù)庫，加強高光譜相關數(shù)據(jù)的采集和挖掘，并加強與GIS、GPS技術的結(jié)合應用，推動高光譜技術在煙草中的應用。