Die Nahinfrarotspektroskopie ist eine umweltfreundliche und schnelle Analysetechnik, die in der wissenschaftlichen Forschung, der industriellen Produktion und bei Alltagsuntersuchungen weit verbreitet ist. Die Anwendung von chemometrischen Algorithmen spielte eine wichtige Rolle bei der Entwicklung der Nahinfrarotspektroskopie-Technologie. Chemometrische Methoden finden Zusammenhänge zwischen Messvariablen, erstellen mathematische Modelle, quantifizieren Unterschiede zwischen Proben und erkennen die inneren Regeln von Veränderungen, um vernünftige und genaue Vorhersagen für Unbekanntes zu ermöglichen. Dies ist auch ein wichtiger Abschnitt und Kern der „Big Data“-Strategie. Der Artikel behandelt das Problem der schwachen Absorptionssignale im Nahinfrarotspektrum, die starke Überlappung von Peaks sowie die Störungen während der spektralen Messung durch Hintergrund, Rauschen, informationslose Variablen und externe Umweltfaktoren, was zur Verschlechterung der qualitativen und quantitativen Analysemodelle, die mittels chemometrischer Methoden erstellt wurden, führt. Es werden einige neue chemometrische Methoden zusammengefasst, die in jüngster Zeit im Bereich der Nahinfrarotspektroskopie vorgeschlagen wurden, darunter Spektralvorverarbeitung, Variablenauswahl, multiple Kalibrierung und Modelltransfer. Unterschiedliche Perspektiven verdeutlichen die Rolle dieser Methoden bei der Beseitigung von Störfaktoren in Nahinfrarotspektrenmodellen, der Verbesserung der Zuverlässigkeit, Vorhersagegenauigkeit und Anwendbarkeit der Modelle.

Nahinfrarotspektroskopie; Chemometrie; Spektralvorverarbeitung; Variablenauswahl; multiple Kalibrierung; Modelltransfer