Sortenunterschiede beeinflussen den Gehalt an löslichen Feststoffen (SSC) und die Merkmale des Nahinfrarotspektrums (NIRS) von Äpfeln, was dazu führt, dass ein SSC-Spektralkalibrierungsmodell, das mit einer Apfelsorte erstellt wurde, andere Sorten in der praktischen Anwendung nur schlecht vorhersagen kann. In dieser Studie wurde der Akesu Red Fuji Apfel (Charge 1) zur Entwicklung eines Modells der partiellen kleinsten Quadrate Regression (PLSR) verwendet, und das Modell wurde mit Methoden zur Modellaktualisierung zur Vorhersage des Qingdao Scarlet Apple (Charge 2) eingesetzt. Die Ergebnisse zeigten, dass das PLSR-Kalibrierungsmodell, das unter Verwendung der ersten Ableitung (1D) in Kombination mit der kompetitiven adaptiven gewichteten Re-Sampling-Methode (CARS) entwickelt wurde, den SSC der Charge 1 effektiv vorhersagen konnte, wobei die Vorhersagekorrelationskoeffizienten (Rp) und die Wurzel des mittleren quadratischen Vorhersagefehlers (RMSEP) 0,9728 bzw. 0,3838 °Brix betrugen, das PLSR-Modell der Charge 1 jedoch Schwierigkeiten hatte, den SSC der Charge 2 vorherzusagen. Daher wurde das Modell mit drei Methoden aktualisiert: Kalibrierungsaktualisierung, Steigung/Verschiebungskorrektur (SBC) und dynamische orthogonale Projektion (DOP). Außerdem wurde der Einfluss der Anzahl der Aktualisierungsproben auf die Aktualisierungseffektivität untersucht. Die Ergebnisse zeigten, dass der RMSEP der Modellvorhersagen nach der Aktualisierung mit allen drei Methoden deutlich sank. Die SBC-Methode erzielte die besten Ergebnisse: Nach der Aktualisierung mit 20 neuen Proben sank der RMSEP für den Testdatensatz der Charge 2 von 1,0756 °Brix auf 0,2334 °Brix. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass Modellaktualisierungsmethoden effektiv das Problem der schlechten Modellleistung bei der Vorhersage verschiedener Apfelsorten lösen und die Modellrobustheit verbessern, was wichtige Hinweise für die Aktualisierung und Wartung von SSC-Erkennungsmodellen in der Praxis bietet.

Apfel; Gehalt an löslichen Feststoffen; Nahinfrarotspektroskopie; PLSR-Modell; Modellaktualisierung