红提的糖度和硬度是评价红提品质的重要指标,探究了基于高光谱成像技术的红提糖度和硬度的无损检测方法及最佳预测模型。在红提果粒的三种放置模式(横放、果柄侧朝下、果柄侧朝上)下,分别采集213个样本在400~1000 nm波长范围内的高光谱图像,对比分析光谱采集的最优模式;然后在最优采集模式下对光谱进行预处理;应用遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权(CARS)算法和无信息变量消除法(UVE)针对原始光谱提取特征波长;结合化学计量学方法分别建立基于全光谱和特征波长的偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和随机森林(RF)的红提糖度、硬度的无损预测模型。结