ハイパースペクトル分析技術とパターン認識を組み合わせて、8種類のミニジャガイモ種芋（アトランティック、オランダ-14、オランダ15-041、オランダ15Q8、ジチャンジャガイモ12号、ジチャンジャガイモ8号、シンジャ2号およびY2）の分類検出方法を確立した。276個の種芋サンプルを収集し、860～1700nmの原始スペクトルに対して標準化、11点のSavitzky-Golay平滑化および4点差分一次導関数の前処理を行った。前処理後のスペクトルデータを主成分分析にかけたところ、最初の3つの主成分の累積寄与率は95.12%であり、原始スペクトルの大部分の情報を含み、分類変数として使用可能であることがわかった。次に、線形判別分析、BPニューラルネットワーク、サポートベクターマシンを用いて分類モデルを構築した。最終的に階層的かつ段階的に8種類のミニジャガイモ種芋の分類モデルを確立した。まず、線形判別分析モデルでアトランティック、オランダ-14、オランダ15-041と他の品種を区別し、平均正解識別率は88.79%に達した。次に、BPニューラルネットワークモデルで他の品種のサンプルを2つに分類し、1つはジチャンジャガイモ8号とY2、もう1つはオランダ15Q8、ジチャンジャガイモ12号およびシンジャ2号で平均正解識別率は93.24%に達した。最後にBPニューラルネットワークモデルでジチャンジャガイモ8号とY2を区別し、平均正解識別率は77.78%、サポートベクターマシン分類モデルでオランダ15Q8、ジチャンジャガイモ12号およびシンジャ2号を区別し、平均正解識別率は87.23%であった。本研究で確立した8種類のミニジャガイモ種芋の段階的かつ階層的分類認識モデルの平均正解識別率は89.75%に達し、ハイパースペクトル分析技術がミニジャガイモ種芋の分類検出に適用可能であることを示した。

ジャガイモ;ミニ種芋;ハイパースペクトル;分類検出