【摘要】【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的＂富士＂苹果为对象，基于采集到的波长９００～１ ７００ｎｍ高光谱数据，建立预测苹果糖度的偏最小二乘（ＰＬＳ）、支持向量机（ＳＶｍ）和极限学习机（ＥＬｍ）模型，并比较主成分分析（ＰＣＡ）和连续投影算法（ＳＰＡ）２种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用ＰＣＡ方法可将全光谱压缩至９个主成分，采用ＳＰＡ从全光谱的２３０个波长中提取出了１３个特征波长，两者相比，ＳＰＡ能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于ＳＰＡ的ＰＬＳ模型，其预测集相关系数为０．９４５，均方根误．．．