레벨: 초급
【발표자】
가고시마현 호쿠사쓰 지역 진흥국 도미하마 히로시
【발표 개요】
가고시마현 차 시장에서는, 황차 품질 개선을 목적으로, 입찰되는 황차의 외관과 하늘색이 디지털 카메라로 촬영되어, 그 화상의 텍스처 해석이나 색도 해석으로부터 얻을 수 있는 수치는, 단가나 화상과 함께 스마트 폰 등등으로 각 농가에게 피드백되고 있다. 이번, 차의 맛이나 향기에 크게 영향을 주는 황차 성분치를, 재배 정보와 화상 해석 데이터로부터 설명·예측하는 수법을 JMP의 각종 기능을 이용해 검토했다.
현내 각 산지로부터 차 시장에 입하·화상 해석·낙찰 후, 근적외법에 의해 성분 분석된 제일 차 1,292 샘플의 데이터 세트를 이용했다. 제일 차 황차 성분치(전질소, 유리 아미노산, 테아닌, 섬유, 탄닌, 카페인, 비타민 C)를 이용한 주성분 분석에서 입찰되는 황차의 특징은 전체 질소와 섬유에 관한 지표의 주 성분 1과, 탄닌이나 카페인량에 관한 지표의 주성분 2로 74.4% 설명할 수 있었고, 단가는 전체 질소와 양의, 섬유와 부의 상관이 있었다.
관리도에서 전체 질소와 섬유는 조업 후반(중생~만생 품종)에서 관리 한계를 일탈하는 사례가 많고, 전체 질소의 사양 하한값을 함유량 5%, 섬유의 사양 상한값을 함유량 22% 그 경우의 부적합률은 각각 4.9%, 6.4%였다.
황차 화상 해석 데이터로부터 전체 질소와 섬유를 예측하기 위해, 재배 정보와 10의 화상 해석 항목을 파라미터로 한 PLS 회귀나 응답 곡면 모델의 적합을 실시한 결과, 양 성분치는, 입찰일과 품종에 또한, 화상 해석 항목의 「흰 줄기」(적채하는 새싹의 숙도의 지표)를 포함한 모델로 설명할 수 있었다. 또한 프로파일의 디자인 스페이스 기능에 의해, 「중~만생의 주요 품종은, 5월 7일까지 백 줄기를 정도 3 이하가 되도록 적채·제조」하면 전질소와 섬유의 사양내 비율을 98.9%로 가능할 것으로 예측되었다.
이상, 황차 성분치는 재배 정보 및 화상 해석 데이터로부터 예측할 수 있어, 사양 내에 유지하는 재배 지표가 얻어졌다. 이러한 정보를 현장에서의 적채·제조에 있어서의 지도에 활용하고 있는 사례를 소개한다.
【발표자 프로필】
1996년 규슈대학 대학원 농학연구과 졸업
1998년 가고시마현 입청
【공동 발표자】
가와사키 기공 주식회사 규슈 지점 사토 쇼이치
