高光谱相机（英：Hyperspectral camera）是基于非常多窄波段的影像数据技术。Specim是国际上较早的研发、生产高光谱相机的制
造商，现制造经营的高光谱相机涵盖机载、实验室和地面端等方面，光谱范围覆盖紫外、可见光近红外、短波红外、中波红外和热红外
（UV、VNIR、SWIR、MWIR、LWIR）等波段。FX10、FX17、FX50高光谱相机采用的线阵推扫的成像方式，在具有高速成像的同
时，同一时间获得目标区域的所有光谱信息数据，保证每一个空间像素的光谱纯度，为客户提供真实准确的高光谱数据。其中FX17的
光谱范围在900nm-1700nm的短波红外波段，更适合进行药物检测。
在可见光波段，植被光谱特征主要是由光合作用色素决定的，在近红外波段，光谱主要由水分含量和生化物质的含量决定。相关研究说
明应用近红外光谱技术可以监测和反演植物体内的各种营养元素、可溶性糖、淀粉和蛋白质等其他生理生化参数。药用植物与其他植物
在植物高光谱中的响应机制相似，如应用近红外光谱进行中药材品质识别已有大量研究成果。与其他植物相比，中药材的品质一般为植
物的次生代谢产物，如生物碱、黄酮、苷类、香豆紊类等，仅以单一有效成分或者以主要有效成分进行评价，是不能全面反映中药材质
量优劣的;多数药材的品质是多种成分共同作用的结果，有些中药材中不同成分之间有特定的配比关系。因此，应用高光谱遥感技术监
测中药材品质的关键环节是，找到优质药材中各有效成分的光谱特征，建立各有效成分与特征光谱之间的综合关系模型和基于高光谱特
征的优质药材评价标准，及同种药材不同产地、不同品质的标准光谱数据库。实践应用中可利用各种地面光谱仪获取待测样品的光谱数
据，根据标准光谱数据库和评价标准，在不破坏样品或包装的情况下确定中药材的品质，有助于中药材工农业生产和市场流通中实时监
控中药材的品质，识别药材的优劣。
将虫草粉与地蚕、蛹虫草混合监测的案例
在获取样品的高光谱影像后，需要对采集的光谱图像进行图像校正才能得到样品的反射率，图像校正公式如下：
式中，Rref 是校正过的图像，DNraw 是原始图像，DNwhite 为白板校正图像，DNdark 是黑板校正图。样品的典型高光谱如图所示
（其中9、10号样品为伪品）
由于主成分图像都是由原始数据中的各个波段下的图像经过线性组合而成，根据公式比较该线性组合的权重系数，如果权重系数绝对值
越大，对主成分图像贡献就越大。最大权重系数所对应的波长下的图像为最佳特征波长图像。为了选取最佳的波长组合，必须保证它们
的权重系数绝对值尽可能大，同时还要保证它们之间有一定的波长间隔。将测试原始数据进行降噪处理后，通过主成分分析变换
(principal component analysis，PCA)进行背景扣除后，再次进行 PCA 后结果如图所示。
其中，PCm 为第 m 个主成分，i 为该主成分的权重系数， Ii 为单个波段的原始图像。
8号冬虫夏草粉末的成分准确率为 97.0%~98.78%；蛹虫草粉末的成分准确率为 83.10%~99.3%；未识别成分所占比例为 0.57%~0.84%。例为 0.57%~0.84%。
偏最小二乘法(partial least squares，PLS) PLS 是一种数学优化的技术，它主要是通过最小化误差的平方和来找到一组数据的最佳函
数匹配，然后用最简的方法求得一些绝对不可知的真值，而令误差平方之和为最小。PLS 就相当于将多元线性回归分析、典型的相关分
析以及主成分分析方法融合在一起的数学方法。PLS 主要是通过主成分分析法将多维空间数据的曲线压缩到较低维的空间数据上，使其
原曲线分解为多种主成分分析曲线，而不同的曲线的主成分分别代表不同的主成分和因素间对曲线的贡献率，选取贡献率较大的主成
分，去除有干扰组分和干扰因素的主成分，仅仅将贡献率较高的主成分与质量参数进行回归。
从总体上看，基于 PCA 变换后的高光谱影像，利用 PLS 可准确地识别出肉眼无法分辨的冬虫夏草和蛹虫草粉末。
苦杏仁、桃仁样品的平均光谱曲线图
3个样本集光谱曲线见图。苦杏仁、桃仁样本集原始光谱图显示（图a，c），光谱曲线走向趋势相似，说明二者及不同产地样品内部含
有的化学成分大致相似，但光谱信息冗杂，有噪声，经二阶导数处理（图b，d）后，减少了复杂度和干扰信息，有利于后续处理和分
析。
图e显示了混合样本集720个苦杏仁、600个桃仁样品的ROI平均光谱曲线，二者表现出一定差异，苦杏仁反射强度整体高于桃仁，经二
阶导数处理后（图f），在900～1601 nm内几乎重叠，但约1420 nm波段（-OH弯曲振动）范围内出现差异。有文献报道二者所含脂
肪、脂肪酸、蛋白质等含量相近，但苦杏仁中苦杏仁苷含量约是桃仁的2倍，故推测该区别由二者中所含苦杏仁苷含量不同造成的，具
体还需更进一步深入探究。
苦杏仁、桃仁样本集原始光谱曲线图（a，c）、混合样本集ROI平均光谱曲线图（e）和二阶导数处理后的光谱曲线图（b，d，f）
浙贝母中贝母素甲和贝母素乙含量的预测图
在中药分析领域常用的光谱范围是380～2 500nm。HSI对电磁频谱中包含的信息进行汇编和处理, 从而对样本进行研究分析。近年来,
HSI技术作为一种分析工具在农业、食品和中医药等领域得到越来越广泛的应用。
基于HSI技术结合10种不同波长选择方法 (连续投影算法、回归系数、无信息性变量消除、载荷权重、无信息性变量消除联合连续投影
算法、竞争性自适应重加权采样、区间偏最小二乘回归、后向区间偏最小二乘回归、前向区间偏最小二乘回归和遗传算法) 建立PLS-
DA模型。
利用近红外高光谱成像法采集浙贝母的高光谱图, 如图1所示, 并结合4种特征波长选择方法 (连续投影算法、加权回归系数法、竞争自适
应重加权采样和随机蛙跳) 构建3种回归模型 (偏最小二乘、最小二乘支持向量机和极限学习机) 测定硫磺熏蒸的浙贝母中贝母素甲和贝
母素乙的含量, 结果显示大多数模型的相关系数都在0.8以上。将回归模型应用于高光谱图像中, 形成了浙贝母中贝母素甲和贝母素乙含
量的预测图, 如图2所示。结果表明, 高光谱成像结合化学计量学方法有助于开发一套适用于中药质量控制的在线监测系统。
图1 浙贝母高光谱图
图2 浙贝母中贝母素甲和贝母素乙含量的预测图
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