Para lograr una identificación rápida y efectiva del origen geográfico del Dendrobium officinale, se estableció un modelo de procedencia geográfica basado en las tecnologías de espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier con atenuación de reflexión total (ATR-FTIR) y espectroscopía de infrarrojo cercano por transformada de Fourier (FT-NIR), combinadas con estrategias de fusión de datos y métodos quimiométricos. Los resultados muestran que los modelos de análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) y máquinas de vectores de soporte (SVM), construidos con los conjuntos de datos fusionados FT-NIR y FT-NIR+ATR-FTIR preprocesados con derivada segunda (2nd), tuvieron el mejor desempeño, logrando una precisión del 100.00 % en el conjunto de prueba. El modelo de red neuronal convolucional residual (ResNet) basado en espectroscopía correlacional bidimensional (2DCOS) logró una precisión del 100.00 % en los conjuntos de entrenamiento, prueba y validación externa. Este estudio proporciona una base científica para la procedencia geográfica del Dendrobium officinale y la protección de los productos con indicación geográfica.

Dendrobium officinale;quimiometría;aprendizaje automático;espectroscopía correlacional bidimensional;origen geográfico