本論文はトウモロコシわらの粗タンパク定量分析モデルを構築し、スペクトル特徴波長帯の選択方法について検討および検証を行った。まず107のサンプルを前処理し、異常な2つのサンプルを除外後、DB2ウェーブレットのデフォルト閾値4層分解方式を用いてスペクトル再構成を行った。前処理後、粗タンパクモデルの交差検証決定係数R2CVは0.7889から0.9208に向上した。間隔部分最小二乗法（IPLS）およびその改良型の後方区間間隔部分最小二乗法（BIPLS）、組合せ間隔部分最小二乗法（SIPLS）を用いて特徴波長帯を選択し、主成分分析、競争的適応再重み付けサンプリング法、相関係数法、遺伝的アルゴリズム、移動窓最小二乗法との結果を比較した。その結果、IPLSおよびその改良型BIPLS、SIPLSに基づく方法が特徴波長帯区間を効果的かつ正確に特定できることが分かった。特にSIPLS 30波長区間が10,128〜10,398 cm-1および11,196〜11,462 cm-1 において最適モデルを示し、検証セットの相関係数(rp)は0.9784、決定係数(R2P)は0.9572、検証セットの二乗平均平方根誤差(RMSEP)は0.2211であった。他の波長選択法と比較して、リアルタイムでの高精度な性能を示し、本手法はトウモロコシわらのアンモニアアルカリ処理の最適条件判定に重要なデータ支援を提供できる。

トウモロコシわら;粗タンパク;間隔部分最小二乗法;近赤外分光法;特徴波長帯