文献信息：
Zhao et al. Spectral data fusion combined with lightweight convolutional neural networks for lotus seeds geographical origin identification. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2026, 358, 127863. https://doi.org/10.1016/j.saa.2026.127863
研究背景
莲子的口感、营养成分和药用价值因产地不同存在显著差异，因此地理识别对保障莲子品质、保护地理标志产品具有重要意义。单一光谱技术虽具有无损、快速的优势，但近红外光谱（NIRS）主要反映样品分子振动信息，高光谱成像（HSI）侧重光谱-空间整合特征，二者单独使用时均存在信息局限、抗干扰能力弱的问题，难以全面捕捉莲子产地差异相关的特征信息。基于此，为解决单一光谱技术的不足，满足莲子无损地理溯源的需求，本研究探索NIRS与HSI数据融合结合深度学习的技术路径，实现三个核心产区莲子的精准溯源。
研究方法
本研究以湘潭、洪湖、建宁3个核心产区各180份、总计540份独立莲子样本为研究对象，分别采集样本900~1700 nm波段的近红外光谱（NIRS）与400~1000 nm波段的高光谱成像（HSI）数据，采用不同的光谱预处理方法，结合特征筛选算法完成光谱数据的预处理与特征提取。在此基础上构建了轻量级卷积神经网络（CNNs），系统对比了光谱数据低层次与中层次两种融合策略的分类性能，同时构建基于纠错输出码（ECOC）框架的多分类支持向量机（SVM）、随机森林（RF）两种传统机器学习分类器，对比不同预处理与特征筛选组合下各模型的性能差异以凸显所构建轻量级CNNs模型的性能优势。
研究结果
本研究结果表明，光谱预处理与特征筛选的合理组合可显著提升莲子产地识别精度，中层次数据融合策略性能显著优于单一光谱分析与低层次融合，整体准确率超95%、最优达100%，有效解决波段冗余与特征冲突问题，实现NIRS分子振动信息与HSI光谱-空间特征互补；所构建的轻量级CNNs模型性能优于SVM（最优98.68%）、RF（最优
98.89%）传统模型，经50次重复分层数据集划分验证，模型判别精度与泛化稳定性优异，独立外部验证整体准确率不低于96.91%且无明显过拟合；t-SNE可视化显示三产区莲子样本在特征空间呈明显聚类分离，Grad-CAM结合多维鲁棒性验证证实模型可稳定聚焦产地相关特征光谱区域，决策机制可靠且特征识别稳定；该方法为莲子及其他农产品提供了高精度、无损、可解释的产地识别方案，对地理标志农产品保护与品质管控具有重要实践价值。
图文赏析
样品光谱数据采集方案 (A) 和光谱数据融合 (B)。
本研究中使用的轻量级卷积神经网络架构示意图。
自编码器的网络结构 (A); 训练过程中带有 L2 正则项和稀疏正则项的均方误差曲线 (B); 原始光谱和选定波长的可视化结果 (C)。
经过包括RAW、SG-1st、SG-2nd、SNV、MSC和MMN在内的五种预处理方法后的NIRS数据（A）和HSI数据（B）
最优中层融合模型的Grad-CAM可视化分析
文献信息：
Zhao et al. Spectral data fusion combined with lightweight convolutional neural networks for lotus seeds geographical origin identification. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2026, 358, 127863. https://doi.org/10.1016/j.saa.2026.127863
文字翻译：Zeming Liu （刘泽铭）， Jing Zhao （赵菁）
图文排版：Zeming Liu （刘泽铭）
审 核： Jing Zhao （赵菁）
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