Non-Destructive Peat Analysis using Hyperspectral Imaging and Machine Learning

要約

ウイスキー製造に欠かせないピートは、最終製品に独特のかけがえのない風味を与える。しかし、ピートの採取は太古の生態系を破壊し、大量の炭素を放出して気候変動の原因となっている。本論文は、ハイパースペクトルイメージングを用いた非破壊分析により、ウイスキー製造における泥炭の利用効率を高めるためのフィージビリティスタディを実施することで、この問題に対処することを目的としている。その結果、ショット波赤外（SWIR）データがピートサンプルの分析および総フェノールレベルの予測に有効であり、その精度は99.81%に達することがわかった。

要約(オリジナル)

Peat, a crucial component in whisky production, imparts distinctive and irreplaceable flavours to the final product. However, the extraction of peat disrupts ancient ecosystems and releases significant amounts of carbon, contributing to climate change. This paper aims to address this issue by conducting a feasibility study on enhancing peat use efficiency in whisky manufacturing through non-destructive analysis using hyperspectral imaging. Results show that shot-wave infrared (SWIR) data is more effective for analyzing peat samples and predicting total phenol levels, with accuracies up to 99.81%.

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