随着经济的快速发展和人民生活水平的提高,食品的质量和安全越来越受到消费者的关注。茶叶作为一种保健饮料在全世界许多国家的消费者中越来越受欢迎。目前,茶叶等级标准尚未统一,导致茶叶市场的茶叶质量参差不齐。通常,消费者通过茶叶的颜色和气味来判断茶叶的质量和等级,这种主观判别无法准确区分茶叶的真实质量。针对以上难题,本文首先通过近红外,中红外和激光诱导击穿光谱技术采集了茶叶的多种光谱数据;其次,根据光谱数据建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型并得到预测结果。结果表明此方法可以为中国茶叶评价标准提供参考。本文的主要研究内容如下:(1)以茶叶为研究对象,首先采集近红外光谱数据作为原始数据;其次,选取波段数据进行四种光谱预处理(SG平滑,基线校正,标准正态变换,归一化);同时,使用连续投影算法(SPA)从选取波段数据中选择最优变量光谱数据;最后,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。对比原始数据预测结果,通过选择波段后归一化处理的数据建立的模型具有最佳预测效果。(2)通过中红外光谱采集茶叶光谱数据作为原始光谱;利用四种光谱预处理方法以及SPA从原始光谱数据中选择光谱数据;建立PLS-DA模型得到预测结果。对比原始数据预测结果,SNV处理后的预测模型具有最佳性能。(3)通过激光诱导击穿光谱采集茶叶光谱数据作为原始光谱,利用两种预处理方法(平滑,SNV)以及SPA从原始光谱数据和预处理光谱数据中选择光谱数据;建立PLS-DA模型得到预测结果。对比原始数据预测结果,SNV处理后的预测模型具有最佳性能。(4)建立四种NIR-MIR、NIR-LIBS、MIR-LIBS和NIR-MIR-LIBS融合光谱数据的PLS-DA模型,并对其预测效果进行比较。结果表明,基于NIR-LIBS和NIR-MIR-LIBS融合数据建立的预测模型具有更好的准确性和稳定性。