ムージャンイエケ（木姜叶柯）は茶中の「冬虫夏草」と称され、ルチンなどのジヒドロカロコン配糖体を豊富に含むが、その含有量は地域によって著しい差異がある。本研究では、高スペクトルイメージング技術と化学計量学を組み合わせたムージャンイエケの産地識別および有効成分含量予測法を提案した。江西、貴州、湖南、雲南の4つの主要産地からムージャンイエケのサンプルの高スペクトルデータを収集し、二次微分（SD）、多変散乱補正（MSC）、標準正規変換（SNV）などの手法でノイズを処理した。部分最小二乗判別分析（PLS-DA）、サポートベクターマシン（SVM）、k近傍分類（KNN-Class）を組み合わせて産地識別モデルを構築し、さらに部分最小二乗回帰（PLSR）およびKNN回帰（KNN-Reg）を用いてルチン、3-ヒドロキシルルチンなどの指標成分含量予測モデルを作成した。連続射影アルゴリズム（SPA）および競合的適応的再重み付けサンプリング（CARS）により特徴波長を選択した。結果は、産地トレーサビリティに最適なモデルがSD-CARS-SVMであり、予測精度は100％に達したことを示した。ルチンおよび3-ヒドロキシルルチンの最適含量予測モデルはそれぞれSD-CARS-PLSRおよびMSC-CARS-PLSRであり、予測決定係数（R²_p）はそれぞれ0.93および0.83、残差予測偏差（RPD）はそれぞれ3.87および2.45であった。本研究はムージャンイエケの品質の迅速検出に解決策を提供し、専用小型機器開発の理論的根拠と技術的支援を提供する。

ムージャンイエケ;高スペクトルイメージング技術;ルチン;3-ヒドロキシルルチン;産地;品質;特徴選択