Este artigo utiliza a tecnologia de espectroscopia no infravermelho próximo combinada com métodos quimiométricos para desenvolver um método não destrutivo para identificar diferentes variedades de chá verde. Por meio da tecnologia de espectroscopia no infravermelho próximo, foram obtidos os espectros de oito amostras de chá verde de diferentes variedades, comparando o efeito de métodos de pré-tratamento espectral simples e combinados otimizados. Modelos de identificação de variedades de chá foram construídos respectivamente utilizando análise de componentes principais não supervisionada (PCA) e análise discriminante linear supervisionada (LDA). Os resultados mostram que, em comparação com métodos de pré-tratamento simples, a combinação otimizada de pré-tratamentos oferece melhor precisão de identificação. O pré-tratamento de transformação de variáveis padrão normal eliminou o efeito de dispersão espectral causado pelo tamanho desigual das amostras de chá. O pré-tratamento da primeira derivada conseguiu eliminar o fundo variável, reduzir o efeito do desvio da linha de base e destacou as informações eficazes no espectro. A combinação dos dois pré-tratamentos juntamente com a análise de componentes principais não supervisionada pode realizar uma análise de identificação bastante precisa das variedades de chá verde, com uma precisão de 75,0%. Além disso, o uso da análise discriminante linear supervisionada para processar os dados espectrais originais pode alcançar uma precisão de identificação de 100%, mas este método requer conhecimento prévio das categorias. Portanto, a combinação da tecnologia de espectroscopia no infravermelho próximo com a quimiometria pode realizar a rápida e não destrutiva identificação de diferentes variedades de chá verde.

chá verde; espectroscopia no infravermelho próximo; pré-tratamento espectral; análise de componentes principais; análise discriminante linear