P-6．トドマツの辺材と心材は近赤外分光分析で判別できるのか？
道総 研

林 産試 験 場○宮 内

輝 久， 藤 本

高明【緒言】
屋外構造物 や住宅の 土 台など高度 な耐朽性 お よび耐蟻性 が要求さ れ る 用途 に木 材を用い る場
合、防腐防蟻 処理（保 存処理）木材 の使用が 求められる。 保存処理 木材に関する 日本農林 規 格（JAS）1）では、処理木材の中央部断面における薬剤の浸透面積に関する基準が設けられている。
この基準は辺 材と心材 で異なってい るため、 処理木材の中 央部断面 における辺材 と心材を 区 別する必要がある。
スギやカラ マツ など は 、目視可能 な着色 心 材 を形成する ため 辺心 材 の区別が容 易である 。しかし、 着色心 材を 形成 しないトドマ ツの場合 、生材 では含 水率差に 基づく 外観の 差により 判 別が可能であると考えられる 。しかし、乾燥材では目視による判別は不可能である 。
近赤外（NIR）分光分析と統計解析を組み合わせることで、非破壊かつ迅速に 木材の様々な形質を評価できることが報告されている 2-5）。また、Scots Pine 6) や Norway Spruce 7) について、NIRを用いた辺心 材 判別が 可能であるこ とが報告 されている 。 そこで本 研究ではトド マツの辺 心 材の NIR 分光分析による判別が可能かどうか予備的検討を実施したので、その結果について報告する。
【実験】生材時に目視に よる判別に基づき分別した トドマツ辺 材および心材から 2 cm（T）×2cm（R）の断面をもつ杭を作成 した。これらから 2 cm（T）×2 cm（R）×１cm（L）のブロックを切り出し試験体とした。辺材、心材それぞれ 24 個のうち 18 個ずつをトレーニングセット、６ 個 ず つ を テ ス ト セ ッ ト と し て 用 い た 。 非 接 触 拡 散 反 射 ヘ ッ ド を 接 続 し た MATRIX-F（ BrukerOptics K.K）を用い、各試験体の木口面 を測定し、4000-9000cm -1 の NIR スペクトルを得た 。得られた NIR スペクトルおよび 前処理として二次微分（Savizky-Golay: 19point）を行ったものを用 い 、PLS-DA（ Partial Least Square-Discriminant Analysis） によ る 判別 分析 を 実施 した（The Unsclambler 9.8、CAMO）。
【結果と考察】トレーニングセットを測定して得られた NIR スペクトル は、試験体毎の ベースラインシフトが大きく、ま たピーク もブロードで あり 辺心 材に特徴的な 傾向は認 められなかっ た。 そこ で 、前処理として、二次微分を行い、PLS-DA を実施
表1 二次微分スペクトルを用いたPLS-DAの結果した。
Sample NameY predDeviation
PLS-DA で は ク ラ ス を 分 類 す る た め 目 的 変 量
sapwood 10.9940.245（Y）として各クラスにダミー変数を設定し、PLS
sapwood 2
1.2550.340
sapwood 31.2230.425
モデルを作成する。本検討では “辺材”と“心sapwood 40.9100.365
材” クラス を分類す る ため、ダミ ー変数と し て
sapwood
51.2210.330
辺材を 1、心材を 0 に設定し 、波数域 4000-9000
sapwood 6
1.1640.361
cm -1 の二次微分スペクトルを用いて PLS モデル
heartwood 1
0.4290.373を作成した 。このモデルを用い PLS-DA を行うと、heartwood 2-0.059
0.338
Y の 予 測 値 （ Y pred ） が 得 ら れ る が 、 こ れ が 0.5
heartwood 3
0.1080.290よりも大きい場合 は 1（辺材）と、0.5 よりも小heartwood 4
0.0090.307
さい場合は 0（心材 ） と予測され る。 また 、 ト
heartwood 50.1590.292
レーニング セットと の 類似度表す 指標とし て のheartwood 6
0.000
0.446
偏差（Deviation）が 0.5 を超えると 、Y pred の値＊Ypred＞0.5かつDeviation<0.5は1（辺材）と予測
Ypred＜0.5かつDeviation<0.5は0（心材）と予測が信頼できなくなるテストセットについて PLS-DA を実施し た結果、辺材の Y pred はすべて 0.5 よりも大きく、心材のY pred は 0.5 よりも小さく、いずれの Deviation も0.5 を超えていなかった （表 1）。このことから、
PLS-DA に よ っ て テ ス ト セ ッ ト の 辺 材 と 心 材 が 正しく予測されることが確認された。
次に、前処理を行わない NIR スペクトルを用い、二次微分スペクトルの場合と同様の条件で PLS モ
デルを作成し 、PLS-DA を実施した。表 2 に示すように、心材の一つ（heartwood3）が正しく予測されなかったが、その他については正しい予測を得ることができた。
以上の結果、NIR 分光分析 と PLS-DA を用いることでトドマツの辺心材を判別できる可能性があることが示された。

表2 NIRスペクトルを用いたPLS-DAの結果
Sample NameY predDeviation
sapwood 1
0.784
0.176
sapwood 21.386
0.172
sapwood 3
0.849
0.234
sapwood 40.569
0.250
sapwood 50.945
0.282
sapwood 6
1.538
0.216
heartwood 10.087
0.210
heartwood 2-0.083
0.139
heartwood 30.534
0.158
heartwood 4
0.025
0.257
heartwood 50.158
0.262
heartwood 60.1260.201＊Ypred＞0.5かつDeviation<0.5は1（辺材）と予測
Ypred＜0.5かつDeviation<0.5は0（心材）と予測【謝辞】 本研究の一部は、「平成 22 年度新たな農林水産政策を推進する実用技術開発事業」（課題名：北海道産人工林材を活用した低コストで高性能な単板集成材の開発と実用化 ）により実施された 。

【引用文献】
1）農林水産省告示第 1083 号 製材の日本農林規格 （平成 19 年 8 月 29 日）
2）Tsuchikawa S.: Applied Spectroscopy Review, 2007, 42, 42 -71
3 ） Fujimoto T; Kurata, Y; Matsumoto, Y; Tsuchikawa S.: Journal of Near InfraredSpectroscopy, 2008, 16, 529-537
4）Fujimoto T; Kurata Y; Matsumoto K; Tsuchikawa, S: Applied Spectroscopy, 2010, 645）Fujimoto T; Tsuchikawa S: Journal of Near Infrared Spectroscopy, in press
6) Flaete PO; Haartveit EY: The International Research Group on Wood Preservation, 2003,
IRG/WP 03-10459
7）Sandber K; Magdalena S: European Journal of Forest Research, 2009, 128, 475