Pythonで始めるスペクトル解析
[実装方法と事例をコード付きで解説]

スペクトル解析は、工場、農業、医療、環境、食品などさまざまな分野で利用されており、近年では手頃な価格のスペクトルカメラが市場に登場したことで、これまで専門機関で行われていた解析が、個人や中小企業でも手軽に実施できるようになりました。

加えて、Pythonには数多くの科学技術向けライブラリ（Spectral Python (SPy)、NumPy、pandas、scikit-learn、matplotlibなど）が整備されているため、スペクトルの読み込みから、前処理、スペクトル解析、可視化までを一貫して行える環境が整っています。
プログラミング初心者でも、ライブラリやサンプルコードを活用すれば、比較的簡単にプログラミングによるスペクトル解析を行うことが可能です。
もちろん、有料スペクトル解析ソフトと比較すると、Pythonでの解析には技術的なハードルがありますが、一番重要なのは、目的や重要視する項目に適した手法を選択することです。

初めの実験や検証を低コストで実施したいの場合は、自由度の高いPythonプログラムが向いているかもしれませんし、将来の運用まで見据えるのであればスペクトル解析ソフトを用いた方が開発スピードの観点で優れていますし、全体のコストも安く済むかもしれません。

項目	スペクトル解析ソフト	Pythonプログラム
導入コスト	数十〜数百万円	無料
操作性	GUI中心で簡単	都度スクリプト実行 プログラミングでGUI化
機能性	多機能で洗練されている	機能毎にプログラミングが必要
拡張性	制限されることが多い	自由に拡張が可能
品質	高い(ベンダーが評価を実施)	(作成者のスキルに依存)
サポート	商用サポートあり	自力での解決が必要

本サイトでは、スペクトルデータの読み込みから可視化、前処理、主成分分析（PCA）、回帰分析、そして実際の応用事例までを、Pythonコード付きでわかりやすく解説していきます。
Pythonでの解析が初めてという方向けに、基礎から順を追ってご紹介しますので、ぜひご覧ください。

1. Pythonでスペクトルデータを扱ってみる

スペクトル解析を始めるには、まずデータを取り扱う必要があります。
まずは、スペクトルデータをPythonで読み込み、視覚的に確認するための基本的な内容を紹介します。

(1) Pythonでスペクトルデータを読み込んでみる

(2) Pythonでスペクトルデータを画像表示する

(3) 画像をクリックしてピクセルのスペクトル情報を表示する

(4) Pythonでスペクトルを可視化するGUIツールを作ってみる

ここまでで紹介したスペクトル画像の読み込み、表示、ピクセルクリックによるスペクトル表示といった機能を、Pythonで1つのGUIツールとして統合することで、使い勝手を向上することができます。

このセクションでは、スペクトルデータを直感的に可視化・操作できる簡易ビューアを作成し、以下のような機能を実装します。

• スペクトル画像表示（グレースケール、ヒートマップ、偽RGBを切り替え表示）
• 波長スライダーで任意のバンドを選択
• 画像上をクリックしてそのピクセルのスペクトルをグラフ表示
• 複数ピクセルのスペクトルを重ねて比較表示

2. Pythonでスペクトルデータを解析してみる

データの読み込み、可視化ができたら、いよいよ本題のスペクトル解析のプログラムが必要になります。

ここでは、前処理、主成分分析（PCA）、回帰解析といった代表的なスペクトル解析手法を取り上げ、それぞれをPythonでどのように実装するかを紹介します。

「スペクトル解析で、何ができるのか」を実感できるパートです。

(1) Pythonでスペクトルデータの前処理を行う

(2) Pythonでスペクトルデータの主成分分析（PCA）を実施

(3) Pythonでスペクトルデータの回帰解析を実施

(4) Pythonで回帰モデルの精度を評価

[2.3]で作成した回帰モデルを実際に使用する前に、モデルがどれだけ正確に定量値を予測できるかを評価する必要がります。

このセクションでは、Pythonを用いてR²、RMSE、クロスバリデーションといった評価指標を確認し、モデルの性能を検証する方法を紹介します。

(5) Pythonで機械学習を用いたスペクトル解析を実施

近年、スペクトルデータ解析においても機械学習（ML）手法の活用が急速に進んでいます。
主成分分析(PCA)や部分最小二乗回帰(PLS回帰)に比べて、非線形性のある複雑なデータ構造にも対応できるため、高い精度で分類・識別・予測を行うことができます。

このセクションでは、Pythonの機械学習ライブラリを用いて分類を行う手順を紹介します。

3. Pythonを用いたスペクトル解析の実用例

スペクトル解析は、産業・社会課題の解決に幅広く使われています。

このセクションでは、ハイパースペクトルカメラなどで取得したデータを用いた、より具体的な応用事例をご紹介します。

4. まとめ：Pythonでスペクトル解析を行うメリット

Pythonは、強力な数値解析・可視化・機械学習ライブラリを備えており、スペクトル解析にも非常に適しています。

本記事では、スペクトルデータの読み込みから、可視化、解析・応用までの基本的な流れをPythonで体験してきました。
Pythonを活用すれば、自身のプログラムによって無料のツールだけでスペクトル解析が可能です。

本記事で紹介した手法をベースに、より高度な解析、他機能との連携、リアルタイム処理などに応用を広げていただければ幸いです。