近红外高光谱技术是一种非破坏性的分析方法，通过在近红外光波段收集物质的反射光谱，可以获取有关其化学成分和结构特征的丰富信息。在竹叶鉴别分析中，近红外高光谱技术具有许多应用价值。

近红外高光谱技术可以帮助分析竹叶中不同地域的化学成分差异。通过对不同地域竹叶样本进行近红外高光谱分析，可以快速获得它们的光谱特征。进而可以比较和分析不同地域竹叶的化学成分差异，为竹叶的鉴别提供有力的支持。

近红外高光谱技术在竹叶鉴别中具有可行性和精确性。相比传统的鉴别方法，近红外高光谱技术具有快速、准确、高通量等优势。通过建立竹叶样本数据库和相应的模型，可以利用近红外光谱数据进行快速竹叶鉴别，提高鉴别效率和准确性。

化学计量学方法在竹叶分析中也具有广泛应用和独特优势。化学计量学方法可以从大量近红外光谱数据中提取有用信息，如主成分分析、聚类分析等。这些方法能够揭示竹叶样本之间的相似性和差异性，从而进一步提高竹叶鉴别的准确性和可行性。

基于近红外高光谱技术和化学计量学方法，在竹叶分析中可以提出一种综合分析竹叶的新方法。这种方法可以充分利用近红外高光谱数据和化学计量学方法，通过建立相应的模型和算法来实现竹叶的高效鉴别和分类。该方法在竹叶鉴别分析中有潜在的应用，可以为科学研究、品种保护、质量评估等提供准确可靠的帮助。

近红外高光谱技术结合化学计量学方法对中国不同地域的竹叶进行鉴别分析 

本研究应用了900-1700nm的成像高光谱相机，可采用广东赛斯拜克科技有限公司产品SC250进行相关研究。短波近红外高光谱成像仪SC250内置推扫结构可以快速实现光谱影像的连续采集，在900-1700nm波段具有较高的灵敏度和稳定性，通过辅助相机实现对扫描区域的监控，主机内置电源模块，可实现快速架设完成数据采集作业。

竹属于禾本科竹亚科，是世界上最宝贵的植物资源之一。全世界约有竹类70属、1200多种，而我国有39属、500余种，竹林面积高达720万公顷，约占世界总量的1/301。大量的研究表明竹叶含有丰富的黄酮、酚酸、多糖等功能性成分，显示出良好的抗氧化、调节血脂、保护心脑血管及抑制食品加工过程中丙烯酰胺生成等功效。

然而，研究发现，不同种属的竹叶中功能性成分的含量差异较大，例如矢竹属总黄酮含量仅为倭竹属的1/3，而总黄酮的丰度对竹叶的抗氧化活性具有重要影响。因此，快速准确区分不同品种的竹叶，是竹类资源开发过程中的重要任务之一。传统对于竹类品种的鉴别主要是通过观察竹叶大小、纹理、竹枝分枝和竹竿高度等。

然而竹资源科属较多，亟需一种快速、无损的方法对竹叶进行鉴别分析。近红外高光谱技术是一种快速、无损的分析技术，由于光谱特性稳定、信息量大等特性已经广泛应用于植物、药材、农产品等的检测中，尤其在样本的品种鉴别中有大量的报道。因此采用近红外高光谱技术结合化学计量学方法对中国不同地域的竹叶进行鉴别分析，旨在为竹资源的开发利用提供理论基础。

采用近红外高光谱结合特征波谱对不同竹叶样本进行分类鉴别研究。获取 900～1 700 nm 范围的光谱，进行主成分的聚类分析，根据主成分的载荷系数和Random frog进行特征波段的提取，分别获得6条和12条特征波段，最后根据全波段与特征波段建立LS-SVM判别模型，并用ROC曲线评估LS-SVM的准确性和稳定性。

结果显示，三个鉴别模型的AUC均高于0.98，且采用主成分的载荷系数得到的6条特征波段建立的LS-SVM综合效果最佳。表明采用近红外高光谱技术可以实现不同品种竹叶的分类鉴别，这为竹类品种的快速分类提供了一个新的参考方法。下一步的研究中将考虑采用光谱技术实现竹叶中黄酮、酚酸、多糖等功能性成分的快速检测，可以提高竹叶开发利用的效率。

近红外高光谱技术结合化学计量学方法在竹叶鉴别分析领域有着广阔的研究空间和应用前景。未来的发展方向可以包括改进近红外高光谱技术的采集设备和算法，优化化学计量学方法在竹叶鉴别中的应用，加强不同地域竹叶样本的收集和分析，以及促进相关研究成果的应用和推广，为竹叶鉴别分析领域的发展做出更多贡献。