摘要：对150个涩柿采集900~1 700nm波段的近红外高光谱图像信息,利用蒙特卡罗—无信息变量消除（MC-UVE）和连续投影算法（SPA）对感兴趣区域光谱进行波长优选。通过MC-UVE-SPA优选出924.69,928.05,1 112.72,1 270.91,1 365.3,1 402.42,1 453.06,1 547.69nm 8个特征波长,对应的光谱反射率作为柿子可溶性固性物含量（SSC）检测的偏最小二乘回归（PLSR）检测模型输入,其预测集相关系数rpre=0.942,预测集均方根误差RMSEP=1.009°Brix。结果表明,MC-UVE-SPA可以有效提取与柿子SSC含量相关的特征信息,从而保留较少的波长建立较好的预测模型。

关键词：近红外高光谱成像 可溶性固形物 柿子 无损检测 

单位：福建农林大学机电工程学院; 福建福州350002; 华中农业大学工学院; 湖北武汉430070