茯苓，作为多孔菌科真菌茯苓的干燥菌核，是我国传统名贵中药材。早在唐代，《道藏》便将其列入 “九大仙草"，称其为 “除湿之圣药"“仙药之上品"。经加工后的茯苓，兼具药用与食用价值，是我国卫生部公布的 34 种药食两用品种之一，在常见中医临床组方中，其配伍率超 70%。在 2020 年，中华人民共和国工业和信息化部发布的《疫情防控重点保障物资（医疗应急）清单》里，茯苓作为真菌类药材，经统计分析，还是治疗病毒感染的高频用药。云南各地、安徽大别山区、湖北九资河产出的茯苓，在市场上备受认可，品质优良。此外，福建、湖南、广西、河南等地也有茯苓种植。因菌种差异以及栽培环境等因素，不同产地的茯苓，不仅表观特征有别，有效成分含量也存在差异。
传统鉴别茯苓产地的方法，多依赖主观判断，像观察形态、咀嚼感受口感、嗅闻气味、掂量质地等。这类方法易受主观因素干扰，难以形成统一规范并广泛推广。借助测量化合物含量鉴别产地的方法，如 HPLC、紫外分光光度法、UPLC - QTOF - MS/MS 等，需要将样品粉碎配制成溶液进行测量。但这些方法受场地、仪器、材料价格、专业人员等条件限制，存在耗时久、成本高、样品无法还原等问题。因此，迫切需要一种快速、便捷、耗时短且操作简单的茯苓产地鉴别方法，高光谱成像技术应运而生。
高光谱成像技术，结合多种算法分析，以其简单、快捷、准确性高的优势，在食用菌产地鉴别中广泛应用。该技术光谱范围覆盖可见光（400～780nm）与近红外光（780～2526nm），波长范围更广，能实现 “无损、快速、操作简易" 的批量检测。无需粉碎或溶解样品制成溶液，通过探测灯扫描即可获取样品光谱信息。而且，高光谱可将可见 - 短波红外波长范围分成 2 个波段分别或融合处理分析，便于建立识别模型时选择最合适的波段类型。目前，高光谱成像技术已在食品、农作物、医药、土壤环境等众多领域广泛应用。基于此技术的无损产地鉴别，能够建立预测模型，提高茯苓产地鉴别的准确性。具体操作步骤如下：
样品选择：广泛搜集不同区域的茯苓产品，每个区域选取多块茯苓，以此确保测试数据的准确性与代表性。
光谱数据采集：运用高光谱成像仪采集样品光谱数据。采集时，需将环境温度控制在 20℃，把茯苓样品按规定放置于移动平台，每次可同时扫描多个样品。
光谱数据处理
图像校正：利用仪器自带校正软件，对收集到的原始高光谱图像数据进行校正，消除仪器、电流等外部因素对样品数据的干扰。
ROI 区域提取：借助 ROI 工具，从校正后的高光谱图像数据中，提取每个样品感兴趣区域的数据，用于后续处理。
光谱预处理：采用不同预处理方法，如 S - G 平滑法、一阶导数法、二阶导数法等，去除原始光谱数据中的干扰信息。
分类模型建立：运用偏最小二乘法辨别分析等不同分析方法，结合各类预处理方法，构建茯苓产地识别模型。
模型评价：产地识别模型构建完成后，通过不同组合训练集和预测集的准确率来评估模型性能。不过在实际应用中，若数据分组不均衡，单纯依靠准确率评估存在明显缺陷。所以，需采用多种方法对模型进行综合评价，以保障分类模型的精度。
采用高光谱成像技术对不同地区茯苓样品进行数据采集，获取茯苓样品高光谱数据后，提取相关感兴趣区域的平均光谱。运用不同光谱分析方法，确定茯苓样品的敏感波段，构建茯苓样品判别的预测模型，并对模型进行评判。最终，选用模型下敏感波段对应的高光谱图像展开分析，获取茯苓样品的不同信息特征，从而实现对茯苓样品产地的准确划分。
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