子計畫二:運用光譜學技術評估青心烏龍茶品質
本研究以高解析度高光譜儀量測鹿谷、魚池與翠峰三個不同海拔茶園的青心烏龍新鮮茶葉光譜,並分析葉片中影響口感的咖啡因、茶氨酸、表沒食子兒茶素(epigallocatechin, EGC)與表沒食子兒茶素沒食子酸酯(epigallocatechin gallate, EGCG)的含量,以偏最小平方迴歸法(Partial Least Square Regression, PLSR)建立光譜與這四種茶葉品質成分的關連。此外於高海拔的翠峰地區茶園,以SAIL樹冠反射率模型模擬不同太陽仰角與觀測角下的茶樹樹冠反射,測試樹冠尺度的反射光譜於預測樹冠品質成分之能力。結果顯示: (1)於葉片尺度下,不同茶區之葉片光譜與其成分含量之關連不同,由光譜解釋各品質成分的程度也不相同(5%–88%)。為求光譜品質成分之關連可以適用於不同茶區,我們將所有茶區之數據合併,並加入15種不含咖啡因等四種成分的非茶葉光譜進行分析;葉片反射光譜對四種成分含量(乾重)差異的解釋力分別為:咖啡因(84.4%)、茶氨酸(81.3%)、EGC(84.2%)與EGCG(85.2%)。而反應這些成分的重要光譜波長分別:咖啡因(513, 555, 683,714,733, 1416 nm)、茶氨酸(532, 703, 737, 1393 nm)、EGC(513, 554, 682, 714, 1416, 1828 nm)與EGCG(513, 554, 682, 1416, 1688 nm)。(2)樹冠尺度之反射光譜對表層茶樹冠的成分(單位乾重含量)解釋力(40–90%)較只針對茶芽的成分(單位乾重含量)之解釋力(30–45%)佳。其中以SAIL模式模擬不同太陽角與觀測角下的茶樹樹冠光譜,對咖啡因、EGC與EGCG三種成分的解釋力均可達到75%以上,對於茶氨酸只限於某些太陽角與觀測角下模擬的光譜之解釋力可達75%以上。因此從此研究中,我們可以用現地高光譜資料來分析影響青心茶口感主要化學成分,並瞭解到用空載或衛載遙測資料來大尺度評估茶品質的可行性。
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