近赤外線（NIR）分光技術と変数選択-部分最小二乗判別分析（PLS-DA）法に基づき、鉄皮石斛の産地の非破壊トレーサビリティ方法を確立した。格子型携帯用NIR分光器を用いて、3つの積分時間（25、45、65ms）で3産地の計900の鉄皮石斛のスペクトルを収集した。スペクトルの干渉を除去するために前処理方法を適用し、主成分分析（PCA）およびPLS-DAにより鉄皮石斛産地の識別モデルを構築した。競争的適応再重み付けサンプリング法（CARS）、モンテカルロ無情報変数除去法（MC-UVE）、連続投影アルゴリズム（SPA）により特徴変数を選択し、PLS-DAモデルの識別精度を向上させた。さらに、積分時間が鉄皮石斛産地トレーサビリティモデルに与える影響を初めて検討した。結果は、元のスペクトルおよび最適化された前処理スペクトルのいずれにおいてもPCA法では鉄皮石斛産地の正確な識別が不可能であること、45msおよび65msの積分時間のPLS-DAモデルでは100％の産地識別が可能であること、CARSおよびMC-UVEモデルはSPAモデルよりも有意に優れており、少数の変数で100％の産地識別を達成できることを示した。これらの結果は、携帯用NIR分光技術と変数選択-PLS-DA法に基づいて鉄皮石斛の産地を正確に識別できることを示し、中薬材の品質管理研究に新たな方向性を提供する。

近赤外分光技術;鉄皮石斛;産地トレーサビリティ;変数選択法;部分最小二乗判別分析