紅參為五加科植物人參Panax ginseng的栽培品經(jīng)蒸制后的干燥根和根莖。在我國主產(chǎn)于東北３省，具有大補(bǔ)元?dú)?，?fù)脈固脫，益氣攝血的功效。紅參作為一種常用中藥材，在中藥制劑中應(yīng)用廣泛，隨著對人參需求量的提升，人參栽培受限于連作障礙問題，其產(chǎn)地由吉林為主向東北各地擴(kuò)展，不同產(chǎn)地的人參及其加工品紅參存在著較大的質(zhì)量差異，為確保中藥制劑質(zhì)量穩(wěn)定，加強(qiáng)紅參原料質(zhì)量控制，對紅參產(chǎn)地進(jìn)行鑒別區(qū)分具有較大意義。傳統(tǒng)紅參鑒別以經(jīng)驗(yàn)判斷真?zhèn)蝺?yōu)劣和大致產(chǎn)地，受檢驗(yàn)人員個人經(jīng)驗(yàn)影響大、重復(fù)性差，隨著化學(xué)分析手段的進(jìn)步，薄層色譜、液相色譜等雖然能夠準(zhǔn)確檢測出樣本之間的差異，但前處理耗時費(fèi)力且檢測成本高，無法滿足工業(yè)化生產(chǎn)對紅參快速在線分選的要求。高光譜成像（HyperSpectral Imaging, HSI）技術(shù)能夠同時采集對象品質(zhì)屬性的光譜信息和圖像信息，是一種快速、無損、原位成像的檢測技術(shù)。近幾年在食品、農(nóng)產(chǎn)品等領(lǐng)域的應(yīng)用較多，在中藥材甄別摻假品、硫熏品、染色增重品和含量不合格等領(lǐng)域也逐步開始應(yīng)用。本研究以來源不同產(chǎn)地的紅參樣品為研究對象，利用高光譜成像技術(shù)、光譜預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合方法和分類模型算法對不同產(chǎn)地的紅參進(jìn)行判別分析，使用混淆矩陣和對不同模ROC型預(yù)測性能進(jìn)行評估，對比了不同模型的f分類結(jié)果，為實(shí)現(xiàn)在線快速無損識別不同產(chǎn)地的紅參提供參考。

　　一、材料與方法

　　1.1 藥材

　　實(shí)驗(yàn)用紅參藥材選自東北3省，分別是遼寧（6批次），吉林（11批次）和黑龍江（5批次）。經(jīng)杭州市食品藥品檢驗(yàn)研究院郭怡飚主任中藥師鑒定為五加科植物人參Panax ginseng的栽培品經(jīng)蒸制后的干燥根。22批次紅參藥材共收集到304個紅參樣品用于高光譜圖像分析，其中遼寧產(chǎn)地紅參58根，黑龍江產(chǎn)地紅參110根，吉林產(chǎn)地紅參136根。按照Kennard Stone算法將樣本分成訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集203樣本，測試集101個樣本。

　　二、 結(jié)果

　　2.1 ?樣品的原始光譜曲線

　　高光譜成像代表性圖像見圖1（Ａ），不同產(chǎn)地紅參的平均近紅外光譜見圖1（Ｂ）。

　　2.2 預(yù)處理方法的選擇

　　為實(shí)現(xiàn)對不同產(chǎn)地紅參的鑒別分析，使用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）對原始光譜進(jìn)行處理，由于第一主成分（PC１）和第二主成分（PC２）的累計方差貢獻(xiàn)度在99％以上，因此使用前２個主成分繪制PCA圖。圖２為原始光譜的PCA圖。由圖可見，不同產(chǎn)地紅參的樣本重疊交織在一起，不易區(qū)分。因此通過原始光譜無法實(shí)現(xiàn)對不同產(chǎn)地紅參的準(zhǔn)確鑒別分析。為進(jìn)一步提高鑒別準(zhǔn)確率，采用SG平滑、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、SNV、MSC對原始光譜進(jìn)行預(yù)處理，并使用Kennard Ston算法進(jìn)行樣本劃分，計算出PLC-DA、SVC２種分類方法的準(zhǔn)確率見表１。根據(jù)結(jié)果，在本研究中使用基于SG平滑的二階導(dǎo)數(shù)作為光譜預(yù)處理的方式。見圖３。

　　2.３ 特征波段的提取

　　采用法挑選出SPA 10個近紅外特征波長（961nm、1069nm、1157nm、1323nm、1332nm、1377nm、1401nm、1457nm、1500nm、1526nm）。見圖４。

　　三、討論

　　紅參作為一種常用中藥材，在中藥制劑中應(yīng)用廣泛，由于不同產(chǎn)地紅參存在較大的質(zhì)量差異，因此其產(chǎn)地鑒別對于保障制劑穩(wěn)定性至關(guān)重要。目前紅參的產(chǎn)地鑒別主要依靠外觀性狀和一些化學(xué)分析方法，外觀形狀受限于技術(shù)人員個人經(jīng)驗(yàn)且工作量大，化學(xué)分析方法無法做到對每個藥材的無損鑒別，難于在實(shí)際中藥制劑生產(chǎn)中運(yùn)用。近紅外高光譜技術(shù)可采集紅參近紅外光譜信息和圖像紋理信息，經(jīng)信息預(yù)處理并建立合適的模型，能做到無損準(zhǔn)確鑒別。

　　近紅外光譜所主要反映的信息主要是分子內(nèi)含氫基團(tuán)（如CH、OH、NH等）振動時倍頻和合頻的吸收，其分析領(lǐng)域基本包括了全部的有機(jī)化合物和混合物。從不同產(chǎn)地紅參的平均近紅外光譜看，光譜有一定的差異，其中黑龍江紅參的反射強(qiáng)度最低，與其他2個產(chǎn)地的紅參區(qū)別較大，吉林和遼寧紅參的光譜曲線較為接近。這一現(xiàn)象可能由于吉林和遼寧產(chǎn)地的土壤環(huán)境、緯度、光照條件更接近所致。但僅僅依靠原始光譜，鑒別準(zhǔn)確率不高，需去除光譜的干擾信息。從不同預(yù)處理方法看，簡單的SG平滑無法提高鑒別效果，MSC算法反而降低了鑒別準(zhǔn)確率，可能采用 MSC算法丟失了部分有用信息，基于SG平滑的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)以及SNV算法處理后光譜數(shù)據(jù)的模型準(zhǔn)確率有不同程度地提高，其中使用二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型效果最佳，在測試集中準(zhǔn)確率接近90％。從二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后的光譜曲線可以看出預(yù)處理后能夠減輕光譜基線移位、漂移等干擾。

　　審核編輯：鄢孟繁