Les différences de variétés influencent la teneur en solides solubles (SSC) et les caractéristiques du spectre proche infrarouge (NIRS) des pommes, ce qui entraîne une difficulté à prédire avec précision les pommes d'autres variétés en utilisant un modèle de calibration spectral SSC développé pour une seule variété. Cette étude a utilisé des pommes Fuji Rouge d'Aksu (lot 1) pour développer un modèle de calibration par régression par moindres carrés partiels (PLSR) et a prédit les pommes Rouge écarlate de Qingdao (lot 2) en utilisant des méthodes de mise à jour du modèle. Les résultats ont montré que le modèle PLSR développé en combinant la première dérivée (1D) et l'échantillonnage adaptatif pondéré compétitif (CARS) peut prédire efficacement le SSC du lot 1, avec un coefficient de corrélation de prédiction (Rp) et une erreur quadratique moyenne de prédiction (RMSEP) de 0,9728 et 0,3838 °Brix respectivement, mais le modèle PLSR du lot 1 a eu du mal à prédire le SSC du lot 2. Par conséquent, le modèle a été mis à jour par trois méthodes : mise à jour de la calibration, correction de pente/biais (SBC), projection orthogonale dynamique (DOP), et l'effet du nombre d'échantillons mis à jour sur la performance de la mise à jour a été étudié. Les résultats ont montré que le RMSEP des prédictions du modèle a diminué de manière significative après la mise à jour par les trois méthodes. La méthode SBC a obtenu les meilleurs résultats, le RMSEP pour le jeu de test du lot 2 est passé de 1,0756 °Brix à 0,2334 °Brix après mise à jour avec 20 nouveaux échantillons. Les résultats expérimentaux montrent que les méthodes de mise à jour du modèle peuvent efficacement résoudre le problème de faible performance du modèle lors de la prédiction de différentes variétés de pommes, améliorant ainsi la robustesse du modèle et fournissant une orientation importante pour la maintenance et la mise à jour des modèles de détection SSC en application pratique.

pomme; teneur en solides solubles; spectroscopie proche infrarouge; modèle PLSR; mise à jour du modèle