可溶性固形物(SSC)是脐橙重要内部品质之一.采用QualitySpec型光谱仪在350～1000nm波段范围采集脐橙的可见/近红外漫透射光谱,采用CARS(competitive adaptive reweighted sampling)变量选择方法筛选出与脐橙SSC相关的重要变量,并与无信息变量消除(UVE)及连续投影算法(SPA)比较.最后,对选择的38个重要波长变量应用偏最小二乘(PLS)回归建立脐橙SSC预测模型,并对未参与建模的75个样品进行预测.研究结果表明,CARS方法优于UVE及SPA变量选择方法,能有效地筛选出重要波长变量.CARS-PLS建立的SSC预测模型优于全光谱的PLS模型,其校正集及预测集的相关系数分别为0.948和0.917,均方根误差分别为0.347％和0.394％.因此,可见/近红外漫透射光谱结合 CARS 方法可以预测脐橙可溶性固形物,CARS变量选择方法能有效简化预测模型和提高模型的预测精度.
可见/近红外 漫透射 CARS 可溶性固形物 脐橙