A folha de Mujiangyeké é conhecida como o "cordyceps de inverno no chá", rica em glicósidos diidroxicalcona como a rutina, mas seu conteúdo apresenta diferenças regionais significativas. Este estudo propõe um método para a identificação de origem e previsão do conteúdo de componentes ativos da folha de Mujiangyeké, utilizando tecnologia de imagem hiperespectral combinada com quimiometria. Foram coletados dados hiperespectrais de amostras de quatro principais áreas produtoras: Jiangxi, Guizhou, Hunan e Yunnan, aplicando métodos como segunda derivada (SD), correção de dispersão múltipla (MSC) e transformação normal padrão (SNV) para processamento de ruído. Combinando análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA), máquinas de vetores de suporte (SVM) e classificação k-vizinhos mais próximos (KNN-Class), foi estabelecido o modelo de identificação de origem. Posteriormente, regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) e regressão KNN (KNN-Reg) foram usadas para prever o conteúdo de rutina, 3-hidroxirutina e outros componentes indicativos, juntamente com algoritmos de projeção contínua (SPA) e amostragem adaptativa competitiva reforçada (CARS) para seleção de comprimentos de onda característicos. Os resultados mostraram que o melhor modelo de rastreamento de origem foi SD-CARS-SVM, com acurácia preditiva de 100%. Os melhores modelos de previsão para o conteúdo de rutina e 3-hidroxirutina foram SD-CARS-PLSR e MSC-CARS-PLSR, respectivamente, com coeficientes de determinação (R²p) de 0,93 e 0,83 e desvios padrão preditivos (RPD) de 3,87 e 2,45. Este estudo fornece uma solução para a detecção rápida da qualidade da folha de Mujiangyeké, oferecendo uma base teórica e suporte técnico para o desenvolvimento de equipamentos miniaturizados dedicados.

folha de Mujiangyeké;tecnologia de imagem hiperespectral;rutina;3-hidroxirutina;origem;qualidade;seleção de características