茶的分类

本文介绍了茶叶的不同分类方式,包括按颜色或制作工艺分为绿茶、黄茶、白茶等;按季节分为春茶、夏茶、秋茶和冬茶;按生长环境分为平地茶和高山茶。此外还详细讲解了工夫茶的泡制方法及其特点,以及如何鉴别新茶与陈茶。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

以颜色(或制作工艺)分类:
绿茶黄茶白茶青茶红茶黑茶
茶类名制作特色代表产品
绿茶不发酵的茶(发酵度为零)龙井茶,碧螺春
黄茶徽发酵的茶(发酵度为10-20%)白牡丹,白毫银针,安吉白荣
白茶轻度发酵的茶(发酵度为20-30%)君山银针
青茶半发酵的茶(发酵度为30-60%)铁观音,文山包种茶,冻顶乌龙茶
红茶全发酵的茶(发酵度为80-90%)祁门红茶,荔枝红茶
黑茶后发酵的茶(发酵度为100%)六堡茶,普洱茶花茶

以季节分类:
一、春茶:是指当年3月下旬到5月中旬之前采制的茶叶。春季温度适中,雨量充份,再加上茶树经过了半年冬季的修养生息,使得春季茶芽肥硕,色泽翠绿,叶质柔软,且含有丰富的维生素,特别是氨基酸。不但使春茶滋味鲜活且香气宜人富有保健作用。
二、夏茶:是指5月初至7月初采制的茶叶夏季天气炎热,茶树新的梢芽叶生长迅速,使得能溶解茶汤的水浸出物含量相对减少,特别是氨基酸等的减少使得茶汤滋味、香气多不如春茶强烈,由于带苦涩味的花青素、咖啡因、茶多酚含量比春茶多,不但使紫色芽叶增加色泽不一,而且滋味较为苦涩。
三、秋季茶:就是8月中旬以后采制的茶叶。秋季气候条件介于春夏之间,茶树经春夏二季生长、新梢芽内含物质相对,减少叶片大小不一,叶底发脆,叶色发黄,滋味和香气显得比较平和。
四、冬茶:大约在10月下旬开始采制。冬茶是在秋茶采完后,气候逐渐转冷后生长的。因冬茶新梢芽生长缓慢,内含物质逐渐增加,所以滋味醇厚,香气浓烈。除以上按茶色,四季划分外还可以其生长环境来分一、平地茶:茶芽叶较小,叶底坚薄,叶张平展,叶色黄绿欠光润。加工后的茶叶条索较细瘦,骨身轻,香气低,滋味淡。
二、高山茶:由于环境适合茶树喜温、喜湿、耐阴的习性。故有高山出好茶的说法。随着海拔高度的不同,造成了高山环境的独特特点,从气温、降雨量、湿度、土壤到山上生长的树木,这些环境对茶树以及茶芽的生长都提供了得天独厚的条件。因此高山茶与平地茶相比,高山茶芽叶肥硕,颜色绿,茸毛多。加工后之茶叶,条索紧结,肥硕。白毫显露,香气浓郁且耐冲泡。

工夫茶类
所谓功夫茶,并非指一种茶叶或茶类的名字,而是一种泡茶的技法。之所以叫功夫茶,是因为这种泡茶的方式极为讲究,操作起来需要一定的功夫,此功夫及是一种冲泡的学问,品饮的境界。好的工夫茶方法可以说是一种融精神、礼仪、冲泡技艺、饮茶艺术、评品茶质为一体的完整的茶道形式。工夫茶采用的茶叶是半发酵茶,称乌龙茶类。如铁观音、水仙和凤凰茶。乌龙茶介于红、绿茶之间,能冲泡出功夫茶所要求的色香味。功夫茶以浓度高著称,初喝似乎只觉其苦味,习惯后则会觉得其它茶不够滋味了。凤凰茶产自潮州凤凰山区,茶汤褐红而浓艳,茶叶条索紧,叶质厚实,特耐冲泡,一般可冲20次左右。

新茶与陈茶
如何鉴别新茶与陈茶?一般可从以下有点去识别:1,色泽:茶叶在储存过程中受空气中的氧气和光合作用使构成茶叶色泽的一些色素物质发生缓慢的自动分解,使色泽由新茶时的青翠嫩绿逐渐变得枯灰黄,使红茶由新茶时的乌润变成灰褐色。2,滋味:陈茶由于茶叶中酯类物质经氧化后使可溶于水的有效成份减少,从而使茶叶滋味由醇厚变得淡薄,同时又因茶叶中氨基酸的氧化等原因,使茶叶的鲜爽味减弱而变的滞钝。3,香气:陈茶由于香气物质的氧化和挥发,使茶叶由清香变得低浊。以颜色(或制作工艺)分类:
绿茶黄茶白茶青茶红茶黑茶
茶类名制作特色代表产品
绿茶不发酵的茶(发酵度为零)龙井茶,碧螺春
黄茶徽发酵的茶(发酵度为10-20%)白牡丹,白毫银针,安吉白荣
白茶轻度发酵的茶(发酵度为20-30%)君山银针
青茶半发酵的茶(发酵度为30-60%)铁观音,文山包种茶,冻顶乌龙茶
红茶全发酵的茶(发酵度为80-90%)祁门红茶,荔枝红茶
黑茶后发酵的茶(发酵度为100%)六堡茶,普洱茶花茶

以季节分类:
一、春茶:是指当年3月下旬到5月中旬之前采制的茶叶。春季温度适中,雨量充份,再加上茶树经过了半年冬季的修养生息,使得春季茶芽肥硕,色泽翠绿,叶质柔软,且含有丰富的维生素,特别是氨基酸。不但使春茶滋味鲜活且香气宜人富有保健作用。
二、夏茶:是指5月初至7月初采制的茶叶夏季天气炎热,茶树新的梢芽叶生长迅速,使得能溶解茶汤的水浸出物含量相对减少,特别是氨基酸等的减少使得茶汤滋味、香气多不如春茶强烈,由于带苦涩味的花青素、咖啡因、茶多酚含量比春茶多,不但使紫色芽叶增加色泽不一,而且滋味较为苦涩。
三、秋季茶:就是8月中旬以后采制的茶叶。秋季气候条件介于春夏之间,茶树经春夏二季生长、新梢芽内含物质相对,减少叶片大小不一,叶底发脆,叶色发黄,滋味和香气显得比较平和。
四、冬茶:大约在10月下旬开始采制。冬茶是在秋茶采完后,气候逐渐转冷后生长的。因冬茶新梢芽生长缓慢,内含物质逐渐增加,所以滋味醇厚,香气浓烈。除以上按茶色,四季划分外还可以其生长环境来分一、平地茶:茶芽叶较小,叶底坚薄,叶张平展,叶色黄绿欠光润。加工后的茶叶条索较细瘦,骨身轻,香气低,滋味淡。
二、高山茶:由于环境适合茶树喜温、喜湿、耐阴的习性。故有高山出好茶的说法。随着海拔高度的不同,造成了高山环境的独特特点,从气温、降雨量、湿度、土壤到山上生长的树木,这些环境对茶树以及茶芽的生长都提供了得天独厚的条件。因此高山茶与平地茶相比,高山茶芽叶肥硕,颜色绿,茸毛多。加工后之茶叶,条索紧结,肥硕。白毫显露,香气浓郁且耐冲泡。

工夫茶类
所谓功夫茶,并非指一种茶叶或茶类的名字,而是一种泡茶的技法。之所以叫功夫茶,是因为这种泡茶的方式极为讲究,操作起来需要一定的功夫,此功夫及是一种冲泡的学问,品饮的境界。好的工夫茶方法可以说是一种融精神、礼仪、冲泡技艺、饮茶艺术、评品茶质为一体的完整的茶道形式。工夫茶采用的茶叶是半发酵茶,称乌龙茶类。如铁观音、水仙和凤凰茶。乌龙茶介于红、绿茶之间,能冲泡出功夫茶所要求的色香味。功夫茶以浓度高著称,初喝似乎只觉其苦味,习惯后则会觉得其它茶不够滋味了。凤凰茶产自潮州凤凰山区,茶汤褐红而浓艳,茶叶条索紧,叶质厚实,特耐冲泡,一般可冲20次左右。

新茶与陈茶
如何鉴别新茶与陈茶?一般可从以下有点去识别:1,色泽:茶叶在储存过程中受空气中的氧气和光合作用使构成茶叶色泽的一些色素物质发生缓慢的自动分解,使色泽由新茶时的青翠嫩绿逐渐变得枯灰黄,使红茶由新茶时的乌润变成灰褐色。2,滋味:陈茶由于茶叶中酯类物质经氧化后使可溶于水的有效成份减少,从而使茶叶滋味由醇厚变得淡薄,同时又因茶叶中氨基酸的氧化等原因,使茶叶的鲜爽味减弱而变的滞钝。3,香气:陈茶由于香气物质的氧化和挥发,使茶叶由清香变得低浊。

 
### 使用ResNet实现分类的方法 #### 数据集准备 为了构建一个基于ResNet的分类模型,首先需要准备好数据集。假设训练集中存在多个类别文件夹,每个文件夹内存储对应类别的叶图片。 在`__init__`函数中编写获取图片路径的方法[^1]: ```python import os from sklearn.model_selection import train_test_split class TeaDataset: def __init__(self, data_dir): self.data_dir = data_dir self.image_paths = [] self.labels = [] # 获取所有类别名称 categories = os.listdir(data_dir) for category in categories: path = os.path.join(data_dir, category) if not os.path.isdir(path): continue # 遍历每种类别下的图片并记录其标签 images = os.listdir(path) for image_name in images: img_path = os.path.join(path, image_name) self.image_paths.append(img_path) self.labels.append(category) # 划分训练集和验证集 X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( self.image_paths, self.labels, test_size=0.3, random_state=42 ) ``` #### 构建ResNet模型 接下来定义用于分类的ResNet网络结构。可以利用预训练权重来加速收敛过程,并提高泛化能力。 ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 def create_resnet_model(num_classes): model = resnet50(pretrained=True) # 替换最后一层全连接层以适应新的分类任务 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) return model ``` #### 训练与评估 完成上述准备工作之后就可以开始训练模型了。需要注意的是,在实际操作时还需要考虑更多细节如优化器的选择、损失函数的设计以及超参数调整等问题。 ```python import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.transforms import transforms from torch.autograd import Variable from tqdm import tqdm # 定义转换规则 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) # 创建DataLoader实例 train_loader = DataLoader(TeaDataset(train_data_dir), batch_size=32, shuffle=True, transform=transform) val_loader = DataLoader(TeaDataset(val_data_dir), batch_size=32, shuffle=False, transform=transform) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = create_resnet_model(len(categories)).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(epochs): running_loss = 0.0 pbar = tqdm(total=len(train_loader)) for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs.to(device)) loss = criterion(outputs, labels.to(device)) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() pbar.update(1) pbar.set_description(f"Epoch {epoch}, Loss: {running_loss / (batch_idx + 1)}") pbar.close() print('Finished Training') ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值