模型建立步驟：

1. 樣本收集：選擇不同品種、成熟度和可溶性固形物含量的鮮桃樣本。確保樣本具有代表性和多樣性。

2. 高光譜數(shù)據(jù)獲取：使用高光譜相機獲取每個鮮桃樣本的高光譜影像。確保在相同的光照和環(huán)境條件下進行數(shù)據(jù)采集。

3. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對獲取的高光譜影像進行預(yù)處理，包括噪聲去除、光譜校準(zhǔn)、背景去除等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

4. 特征提取：分析鮮桃高光譜數(shù)據(jù)，提取與可溶性固形物含量相關(guān)的光譜特征。這些特征可能包括特定波長范圍內(nèi)的平均反射率、吸收峰深度、光譜斜率等。

5. 建模與驗證：利用化學(xué)計量學(xué)方法或機器學(xué)習(xí)算法（如偏最小二乘回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等），建立可溶性固形物含量與提取的光譜特征之間的定量模型。將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和驗證集，通過訓(xùn)練集建立模型，并用驗證集評估模型的預(yù)測性能。

   

   

   
   

模型應(yīng)用：

一旦模型建立并驗證完成，可以使用該模型對未知的鮮桃樣本進行可溶性固形物含量的預(yù)測。通過獲取未知樣本的高光譜影像，提取相應(yīng)的光譜特征，并將其輸入到建立的模型中，即可得到可溶性固形物含量的預(yù)測值。

需要注意的是，模型的準(zhǔn)確性和可靠性取決于多個因素，包括樣本的代表性、光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量、特征提取的方法和建模算法的選擇。因此，在建立模型時，應(yīng)對這些因素進行仔細考慮和優(yōu)化，以提高模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。