운남성과 구이저우성의 6개 다른 산지 중류(重楼)의 FTIR, ATR-FTIR 및 UV 정보를 측정하였으며, ATR-FTIR 스펙트럼 데이터에 대해 ATR 보정(ATR-FTIR-A), 1차 도함수(FD), 2차 도함수(SD), 표준 정규 변수(SNV) 등의 전처리를 수행하였다. 부분최소제곱 판별 분석(PLS-DA)과 서포트 벡터 머신(SVM)을 결합하여 단일 스펙트럼 및 저수준 데이터 융합 분류 판별 모델을 구축하였다. 결과는 보정된 중류 ATR-FTIR(ATR-FTIR-A) 스펙트럼 정보가 KBr 압착법으로 얻은 정보와 대체로 일치함을 보여주었으며, UV 2차 도함수 스펙트럼은 원래 스펙트럼보다 해상도가 향상되었고, ATR-FTIR-A 단일 스펙트럼 및 ATR-FTIR-A-UV 저수준 데이터 융합의 PLS-DA 및 SVM 모델이 가장 우수한 판별 효과를 나타내어 예측 정확도가 모두 100.00%에 달하였다. ATR-FTIR-A 기반으로 구축된 PLS-DA 또는 SVM 산지 판별 모델은 높은 분류 정확도를 가지며 실제 생산 적용에 있어 간편하고 효율적이며 정확한 장점이 있으며, ATR-FTIR-A-UV 기반 모델을 사용하면 모델 안정성을 더욱 강화할 수 있다.

중류; 감쇠 전반사 푸리에 변환 적외선 분광법; 부분최소제곱 판별 분석; 서포트 벡터 머신; 산지 식별