Mujiangyeké-Blätter werden als "Winterinsekt und Sommerassoziierte Kräuter" im Tee bezeichnet, reich an Dihydrochalcon-Glykosiden wie Rutin, jedoch gibt es deutliche regionale Unterschiede im Gehalt. Diese Studie schlägt eine Methode zur Identifikation des Herkunftsorts von Mujiangyeké-Blättern und zur Vorhersage des Gehalts an wirksamen Inhaltsstoffen vor, basierend auf hyperspektraler Bildgebung in Kombination mit Chemometrie. Hyperspektrale Daten von Proben aus vier Hauptanbaugebieten Jiangxi, Guizhou, Hunan und Yunnan wurden erhoben und Methoden wie zweite Ableitung (SD), Multiple Scatter Correction (MSC) und Standardnormalvarianztransformation (SNV) zur Rauschunterdrückung angewandt. Mittels partieller kleinster Quadrate diskiminanzanalyse (PLS-DA), Support Vector Machine (SVM) und k-Nächste Nachbarn Klassifikation (KNN-Class) wurde ein Herkunftserkennungsmodell erstellt. Anschließend wurden Partial Least Squares Regression (PLSR) und KNN Regression (KNN-Reg) zur Vorhersage der Gehalte an Rutin, 3-Hydroxyrutin und weiteren Indikatorbestandteilen verwendet, während das kontinuierliche Projektionsalgorithmus (SPA) und kompetitive adaptive rekombinante Stichprobenahme (CARS) zur Auswahl charakteristischer Wellenlängen eingesetzt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass das beste Herkunftsrückverfolgungsmodell SD-CARS-SVM ist, mit einer Vorhersagegenauigkeit von 100%. Die besten Gehaltsvorhersagemodelle für Rutin und 3-Hydroxyrutin sind SD-CARS-PLSR und MSC-CARS-PLSR mit Bestimmtheitsmaßen (R²p) von 0,93 bzw. 0,83 sowie Vorhersagerestabweichungen (RPD) von 3,87 bzw. 2,45. Die Studie bietet eine Lösung für die schnelle Qualitätsprüfung von Mujiangyeké-Blättern und liefert eine theoretische Grundlage sowie technische Unterstützung für die Entwicklung spezieller kleiner Geräte.

Mujiangyeké-Blätter;Hyperspektrale Bildgebung;Rutin;3-Hydroxyrutin;Herkunft;Qualität;Merkmalsauswahl