Este artículo utiliza la tecnología de espectroscopía en el infrarrojo cercano combinada con métodos quimiométricos para desarrollar un método no destructivo para identificar diferentes variedades de té verde. A través de la espectroscopía en el infrarrojo cercano, se obtuvieron los espectros de ocho muestras de té verde de diferentes variedades, comparando el efecto de métodos de pretratamiento espectral simples y combinados optimizados. Se construyeron modelos de identificación de variedades de té respetivamente con análisis de componentes principales no supervisado (PCA) y análisis discriminante lineal supervisado (LDA). Los resultados muestran que, en comparación con métodos de pretratamiento simples, la combinación optimizada tiene una mejor precisión de identificación. El pretratamiento de transformación de variables estándar normales eliminó el efecto de dispersión espectral causado por el tamaño desigual de las muestras de té. El pretratamiento de primera derivada logró eliminar el fondo variable, reducir el efecto de deriva de la línea base y resaltar la información efectiva en el espectro. El uso combinado de ambos pretratamientos junto con el análisis de componentes principales no supervisado puede realizar un análisis de identificación bastante preciso de las variedades de té verde, con una precisión del 75,0%. Además, el uso del análisis discriminante lineal supervisado para procesar datos espectrales originales puede alcanzar una precisión de identificación del 100%, pero este método requiere conocimiento previo de las categorías. Por lo tanto, la combinación de la tecnología de espectroscopía en el infrarrojo cercano y la quimiometría puede lograr la rápida e indolora identificación de diferentes variedades de té verde.

té verde; espectroscopía en el infrarrojo cercano; pretratamiento espectral; análisis de componentes principales; análisis discriminante lineal