Para alcançar a identificação rápida e eficaz da origem geográfica do Dendrobium officinale, foi estabelecido um modelo de rastreamento geográfico baseado nas tecnologias de espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier com reflexão total atenuada (ATR-FTIR) e espectroscopia de infravermelho próximo por transformada de Fourier (FT-NIR), combinadas com estratégias de fusão de dados e métodos quimiométricos. Os resultados mostraram que os modelos de análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e máquinas de vetores de suporte (SVM) construídos com os conjuntos de dados fusionados FT-NIR e FT-NIR+ATR-FTIR pré-processados com derivada segunda (2nd) apresentaram melhor desempenho, com precisão de 100,00% no conjunto de testes. O modelo de rede neural convolucional residual (ResNet) baseado em espectroscopia correlacional bidimensional (2DCOS) alcançou precisão de 100,00% nos conjuntos de treinamento, teste e validação externa. Este estudo fornece uma base científica para o rastreamento geográfico do Dendrobium officinale e a proteção de produtos de indicação geográfica.

Dendrobium officinale;quimiometria;aprendizado de máquina;espectroscopia correlacional bidimensional;origem geográfica