ムジャンイエコは茶中の「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成分を豊富に含むが、その含有量には地域差が顕著である。本研究は、高分光イメージング技術と化学計量学を組み合わせたムジャンイエコ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つの主産地からサンプルの高分光データを収集し、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処理を行った。偏最小二乗判別分析（PLS-DA）、サポートベクターマシン（SVM）、k近傍分類（KNN-Class）を用いて産地識別モデルを構築し、さらに偏最小二乗回帰（PLSR）とKNN回帰（KNN-Reg）でルチン、3-ヒドロキシルチン等の指標成分含量予測モデルを構築した。また、連続投影アルゴリズム（SPA）と競合的適応再重み付けサンプリング（CARS）で特徴波長を選定した。結果は、産地トレーサビリティの最適モデルはSD-CARS-SVMであり、予測精度は100％に達した。ルチンおよび3-ヒドロキシルチンの最適含量予測モデルはそれぞれSD-CARS-PLSRとMSC-CARS-PLSRであり、予測集合決定係数（R²p）はそれぞれ0.93と0.83、残差予測偏差（RPD）はそれぞれ3.87と2.45であった。本研究はムジャンイエコの品質の迅速な検出に解決策を提供し、専用の小型機器開発の理論的根拠および技術的支援を提供する。

ムジャンイエコ;高分光イメージング技術;ルチン;3-ヒドロキシルチン;産地;品質;特徴選定