近红外在食品中的应用

谷物和饲料

小麦，大麦，大米和大豆生产的研究人员正在研究使用近红外光谱法来监测作物的健康状况和生长状况，识别各种植物病害和污染物，并在收获时评估作物质量，进而用来给农作物评级和定价。

Avantes公司最近与美国农业部的一个合作项目最近采用近红外光谱技术来预测小麦收获时蛋白质的含量，并确定需要补充氮肥的时间。小麦的价格取决于谷物中的蛋白质含量，因此使蛋白质含量尽可能多是小麦生产者的重要责任。

土壤，有机肥料和其他生长成分

土壤管理对于农业在未来的可持续发展至关重要，对土壤特征的表征可以决定需要对土壤采取何种处理方法或减缓方式，甚至决定哪种作物适合哪些地区。近红外光谱技术可以快速收集土壤的水分，坚实度和土壤密度等信息。（1）

林业保护

在整个美国西部，灰螟作为入侵物种可以损毁森林并消灭大量树木，进而增加山火危险。山松甲虫同样会毁坏森林并大面积消灭大量树木。如果可以尽早发现甲虫侵扰，就可以帮助公园和林业管理人员在大面积爆发前减轻损害。目前依然依靠人员目视检查，但是手持式近红外仪器可以在现场检测病虫害。（2）

农业/食品应用人员面临的挑战

近红外漫反射光谱法在农业中的应用往往会面临一个挑战，从光谱数据中提取有用信息需要一些特殊的数据处理方法和开发校正模型。Avantes和我们合作伙伴一起为为农业领域的研发人员提供这个支持。

应用开发的早期技术支持

早期应用开发始于开发校正模型，即对获得的在多种条件下样品的光谱数据进行统计建模，使用户能够预测将来的要测量的样品的特征。而且每次测量的结果都可以加到数据库中，从而改善以后的预测结果。

参考：

1.      Nagy, Attila, Péter Riczu, Bernadett Gálya, and János Tamás. "Spectral estimation of soil water content in visible and near infra-red range." Eurasian Journal of Soil Science 3, no. 3 (2014): 163-171.

2.      Finley, Kaelyn, Sophan Chhin, Pascal Nzokou, and Joseph O’Brien. "Use of near-infrared spectroscopy as an indicator of emerald ash borer infestation in white ash stem tissue." Forest Ecology and Management 366 (2016): 41-52.