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成熟度是确定番茄采摘时间和评估收获后果实品质的重要参数之一,随着番茄成熟阶段的递进,叶绿素含量逐渐下降,而番茄红素含量逐步增加,使得果实颜色由绿色转变为红色.以六个成熟阶段的600个番茄为研究对象,采用空间分辨光谱技术提取番茄的吸收(μa)和约化散射(μ′s)系数光谱,结合偏最小二乘判别分析(PLSDA)算法对番茄的不同成熟度进行判别.由新型空间分辨光谱系统采集每个番茄样品的30个空间分辨光谱,光谱区间为550～1650 nm,覆盖光源-检测器距离1.5～36 mm.由于30根光纤对称布置,平均具有相同光源-检测器距离的光纤数据,获得15个新空间分辨光谱.受水分强吸收影响,1300 nm之后的光谱区域信噪比较小,仅550～1300 nm的光谱区域被用来分析和计算番茄的 μa和 μ′s.另外,由于光在组织中传输衰减,光源-检测器距离超过12.5 mm的信号较弱,仅靠近光源的9个空间分辨光谱(光源-检测器距离1.5～12.5 mm)被用来提取番茄的 μa和 μ′s,根据漫射近似方程逆算法获得 μa和 μ′s在550～1300 nm的光谱区间的光谱值.随着番茄的成熟,μa光谱在675 nm处叶绿素吸收峰逐渐衰减伴随着560 nm处花青素和姜黄素吸收峰的增加,μ′s光谱随着波长的增加单调递减.比较分析 μa和 μ′s评估番茄六成熟度与三成熟度分类效果,同时,针对表面颜色和内部颜色两方面对番茄成熟度进行分类.数学模型结果表明,μa和μ′s光谱组合能够进一步提高单独 μa和 μ′s光谱建立的番茄六成熟度分类模型性能,尤其是 μa×μ′s参数,对基于内、外颜色特征的番茄成熟度识别率分别为78.5％ 与85.5％.μa和 μ′s以及它们的组合对番茄三成熟度分类结果更优,且基于内、外颜色特征的成熟度分类准确率相近,均可达到94％.本研究证明光学吸收与约化散射系数光谱能够有效识别番茄成熟度,为农产品品质无损检测提供了新的技术手段.