本研究基于高光譜成像系統FS20系列，分別對番茄果實的形態結構性狀和組分含量性狀以及綜合表型性狀進行檢測，并研制了一種無損、快速的高通量番茄果實表型獲取平臺。采用高光譜成像系統獲取番茄果實的光譜圖像信息，然后首先通過對光譜圖像進行分析，獲取形態結構性狀（縱徑、橫徑、果形指數和重量)，隨之測量番茄果實顏色性狀（L*、a *、b*、c*、b*和a*/b*)、和組分含量表型性狀（硬度、SsC、番茄紅素、可滴定酸、可溶性糖和 VC 值）。首先，通過高光譜成像系統拍攝番茄果實圖像，利用圖像處理的方法提取光譜圖像的橫徑與縱徑信息以此獲取番茄果實的形態結構性狀。其次， 提出劃分成熟度的指標并定義閾值，對于確定番茄果實最佳采摘期以及果實運輸、儲存與保鮮具有重要的指導意義。最后，基于連續投影算法（SPA）挑選特征波長，構建番茄果實顏色和組分含量性狀表型的偏最小二乘回歸（PLSR）表型預測模型。

1. 番茄果實成熟度劃分

a. 傳統方法

i. 算法

確認番茄果實成熟度：a/b 番茄果實顏色定義變量（Arias et al, 2000)。計算a*/b*，基于 a*/b*值劃分的番茄果實不同成熟度。

ii. 閾值：

iii. 效果

b. 高光譜方法

i. 番茄高光譜數據采集和分析（流程如下）

ii. 特征波長選擇（PCA）

1. PCA 后的聚類效果（3 個不同的品種）：

2. PCA 后的模型擬合精度和特征波長的位置

c. 這個部分存在的問題

金標準選擇的是否合適？ 在這個里邊作者是 a/b 的方式作為成熟度測量的金標準，而 a/b 是通過光譜計算出來的這個標準，作為判斷果實成熟度的標準是否合適？