利用近红外光谱和模式识别技术建立了大米产地的快速鉴别方法。首先对119个地理标志产品响水大米和90个其他产地的大米(即非响水大米)的近红外光谱进行一阶导数和平滑处理,利用主成分分析法(PCA)对数据进行降维,通过前三个主成分的载荷图确定了相关性最大的特征波段(7 700～6 700cm-1与5 700～4 300cm-1)。在全波段内,凝聚层次聚类和Fisher’s判别鉴别方法都可以100%正确的鉴别响水大米和非响水大米;对于非响水地区的大米的具体产地判别,聚类分析正确率为91.9%,Fisher’s判别分析方法的正确率为96.7%。同时,在特征波段内,对大米产地聚类分析的准确度高于全波段范围内分析结果,说明选取的特征波段具有较强的代表性,是优化模型的有效方法之一。