獼猴桃軟腐病無損高光譜診斷技術(shù)研究

摘要：基于高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)對獼猴桃軟腐病的室內(nèi)無損快速檢測，以期為病果診斷、果實分選提供技術(shù)方案。在可見光近紅外波長范圍內(nèi)（400～1000 nm）采集病果與健康果的高光譜圖像，并提取相應(yīng)的感興趣區(qū)域（ROI），獲得樣本128個波段的高光譜數(shù)據(jù)，基于最小冗余最大相關(guān)（mRMR）特征排序算法，從中選擇8個最優(yōu)特征波段。使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）方法對高光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將樣本隨機分配為測試和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，分別基于全波段和特征波段建立分類模型。同時，從自然發(fā)病果實分離軟腐病菌，并鑒定其種類。結(jié)果表明：獼猴桃軟腐病果實與健康果實的高光譜曲線存在明顯區(qū)別。針對獼猴桃軟腐病識別，可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別效果最好，從發(fā)病果實分離到葡萄座腔菌 （Botryosphaeria dothidea）和甜櫻間座殼屬（Diaporthe eres）均為已知的獼猴桃軟腐病菌，表明自然發(fā)病組分類結(jié)果可靠。本研究利用高光譜成像技術(shù)能準(zhǔn)確區(qū)分貴長獼猴桃軟腐病果實與健康果實，可實現(xiàn)獼猴桃軟腐病早期無癥狀時期的無損快速檢測，為采后果實分選提供了可靠技術(shù)。

關(guān)鍵詞：獼猴桃軟腐??；高光譜成像技術(shù)；無損快速檢測；機器學(xué)習(xí)

中圖分類號：S4文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1008－0457（2025）02－0078－09國際DOI編碼：10.15958/j.cnki.sdnyswxb.2025.02.012

獼猴桃果實在儲藏過程中易受多種病原真菌侵染為害，發(fā)生軟腐病、灰霉病、青霉病等采后病害［1］。其中，軟腐病是獼猴桃儲藏期發(fā)生最嚴(yán)重的真菌性病害［2］，可導(dǎo)致多達40%的果實腐爛，嚴(yán)重影響獼猴桃的品質(zhì)和經(jīng)濟價值；其致病菌主要為葡萄座腔菌（Botryosphaeria dothidea）［3］和間座殼屬真菌（Diaporthe spp.）［4］。獼猴桃軟腐病前期發(fā)病不明顯，故很難通過人工篩選將其分類剔除，一旦病果混入冷庫，可快速傳染蔓延，導(dǎo)致整筐腐爛。因此，開發(fā)早期無損快速診斷技術(shù)，在入庫儲藏前將無明顯癥狀感染的果實剔除，可較大程度減少儲存與運輸期的損失。有研究針對葡萄座腔菌開發(fā)了環(huán)介導(dǎo)等溫擴增檢測技術(shù)［5］，但該方法需要抽樣提取基因組DNA，屬于破壞性檢測。也有研究使用電子鼻區(qū)分發(fā)病與健康獼猴桃果實，準(zhǔn)確率達875%，但主要針對發(fā)病癥狀明顯的果實有效［6］。高光譜檢測技術(shù)是一種快速、準(zhǔn)確、無損的檢測技術(shù)［7］，目前已廣泛應(yīng)用于水果［89］、蔬菜［1011］等病蟲害早期無損檢測。高光譜檢測技術(shù)在獼猴桃上也有相關(guān)研究，如對獼猴桃硬度［12］、酸度［13］、可溶性固形物［14］、形狀特征［15］及內(nèi)部品質(zhì)［16］等進行無損檢測，這表明高光譜檢測技術(shù)可以反映獼猴桃的內(nèi)部性質(zhì)。近期，有研究對中華獼猴桃品種‘云海一號’的果實接種擬莖點霉屬真菌（Phomopsis sp）后，發(fā)現(xiàn)利用高光譜技術(shù)可有效區(qū)分健康果實、發(fā)病早期（接種后3～7 d）和發(fā)病晚期果實（接種7 d后），僅使用光譜特征時準(zhǔn)確率達7977%，提取特征波段并結(jié)合圖像紋理特征時準(zhǔn)確率達9205%［17］，這表明高光譜技術(shù)具有診斷獼猴桃軟腐病的潛力。當(dāng)前，高光譜技術(shù)在區(qū)分自然條件下無明顯感染癥狀的帶菌獼猴桃果實以及檢測其他品種的軟腐病方面的能力尚不明確。此外，高光譜技術(shù)在獼猴桃軟腐病檢測方面的研究也較為少見，它面臨著成本高昂和設(shè)備操作復(fù)雜的挑戰(zhàn)［18］。因此，構(gòu)建一個包含多種獼猴桃品種的軟腐病高光譜數(shù)據(jù)庫和病害檢測模型，對于實現(xiàn)該病害的田間早期診斷至關(guān)重要，這對防控獼猴桃軟腐病的發(fā)生和傳播起到重要作用。

本試驗以獼猴桃品種‘貴長’的果實為研究對象，設(shè)計自然發(fā)病組和接種發(fā)病組，將兩組的建模結(jié)果相互驗證，分別采集軟腐病果實與健康果實的128個波段的光譜信息，再基于最小冗余最大相關(guān)（minimum Redundancy and Maximum Relevance，mRMR）特征排序算法，從中選擇8個最優(yōu)特征波段，對光譜信息進行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（Standard Normalized Variate，SNV）方法預(yù)處理后，建立全波段和特征波段分類模型，主要對比可優(yōu)化樹、可優(yōu)化支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、可優(yōu)化最近鄰算法（KNearest Neighbor，KNN）和可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4種可優(yōu)化分類模型的準(zhǔn)確率，最終得到區(qū)分獼猴桃軟腐病果實和健康果實的最優(yōu)模型，同時，本研究還分離鑒定了獼猴桃軟腐病菌的種類，以驗證試驗結(jié)果的可信度。

1材料與方法

11材料

111植物材料

本研究的獼猴桃果實樣本來自貴州省修文縣獼猴桃種植示范園（東經(jīng)10686°，北緯2695°），共采集了兩次獼猴桃果實樣本，樣本的成熟度處于商業(yè)采收期。

第一次采集了600個獼猴桃，人工去除表面有損傷、有明顯病斑的果實后，共有546個果實用于試驗，對果實進行編號，采集各果實高光譜數(shù)據(jù)，放置7 d后分別記錄發(fā)病果實與健康果實的編號，最后用于采集光譜信息的發(fā)病果實有207個，健康果實有339個。此外，挑取一小塊位于自然發(fā)病果實病健交界處的果肉，接種于PDA培養(yǎng)基中，用于分離鑒定軟腐病病菌類型。

第二次采集了250個獼猴桃，人工去除表面有損傷、有明顯病斑的果實后，共有220個果實用于試驗，對果實的表面進行消毒、晾干后，將220個果實均分為兩組，每組110個。一組接種獼猴桃軟腐病病菌（甜櫻間座殼菌，Diaporthe eres），將病菌活化后制備病菌孢子懸浮液用于果實接種；另一組為健康果實，接種等量無菌去離子水。兩組果實放置于25 ℃恒溫恒濕培養(yǎng)箱中培養(yǎng)7 d，在培養(yǎng)期間，定時觀察果實發(fā)病情況，最終有94個發(fā)病果實（剔除其他16個未發(fā)病果實）和106個健康果實（剔除4個明顯皺縮果實）用于采集光譜信息。

113試劑和儀器

主要試劑：TSGelRed核酸凝膠染料（擎科生物）、Marker（2000 bp）（擎科生物）、BWGD2416真菌基因組DNA分離試劑盒（Biomiga）。

主要儀器：高光譜成像儀SOC710VP（北京安州科技有限公司）、超低溫冰箱（賽默飛世爾）、醫(yī)用低溫冰箱（中科美菱）、高速冷凍離心機（大龍興創(chuàng)實驗儀器（北京）有限公司）、PCR儀（Thermo Fisher）、電泳儀（諾揚生物）、全自動凝膠圖像分析系統(tǒng)（蘇州阿爾法生物實驗器材有限公司）、超微量分光光度計（賽默飛世爾）。

12高光譜成像系統(tǒng)

高光譜圖像采集系統(tǒng)如圖1所示，所用設(shè)備為高光譜成像儀系統(tǒng)（SOC710VP，北京安州科技有限公司）。該系統(tǒng)主要由1個穹頂光源、光譜相機、SOC710VP 主機、電源、計算機及控制軟件等組成，光譜采集范圍為400～1000 nm，光譜分辨率為21 nm，波段為128、256、512 三種，動態(tài)范圍為12 bit、16 bit，每行像素為696/1392，速度≥10 s/Cube，焦距可調(diào)，鏡頭類型為CMount，耗電為12VDC/100240VAC（50～60 Hz）。注：a為示意圖；b為實物圖。

13高光譜圖像采集

利用高光譜成像儀及數(shù)據(jù)采集軟件SOC710—VP采集獼猴桃高光譜圖像。首先采集配套校正白板的高光譜數(shù)據(jù)，隨后將獼猴桃果實放置于拍攝平面上（標(biāo)簽朝下），在相同光照條件下采集果實光譜信息，注意拍攝過程不可移動果實。

14高光譜圖像數(shù)據(jù)處理方法

數(shù)據(jù)處理運用SRAnal710、Matlab（R2024a）、ENVI、Excel等軟件，模型建立主要依靠Matlab（R2024a）實現(xiàn)。

141光譜數(shù)據(jù)提取

使用SRAnal710軟件，在果實高光譜圖像對應(yīng)感興趣區(qū)域（覆蓋整個果實）上提取光譜，求出每個區(qū)域中所有像素點的平均光譜作為該果實的原始光譜，計算并導(dǎo)出樣本反射率。使用Excel整理所提取的原始光譜反射率數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行分類，健康果實編號為1，軟腐病果實編號為2。

142光譜數(shù)據(jù)校正

由于被測樣品表面光照強度分布不均和相機本身存在的暗電流，高光譜成像系統(tǒng)采集到的圖像有很大的噪聲，使用高光譜圖像前需要進行黑白校正。校正公式如下：

143光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

采集的原始光譜中有許多噪聲干擾和冗余信息，對建立模型的精度有很大的影響，選擇合適的預(yù)處理方法可以降低數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，提高模型預(yù)測精度。本研究通過SNV方法對原始高光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

144特征波段提取

所提取的原始光譜具有128個波段，基于mRMR特征排序算法，從中選擇8個最優(yōu)特征波段，分別是column 45、54、62、73、89、101、114、117。

15建模方法和模型評價

151模型初步確立

將128個全波段全部輸入Matlab自帶的各種建模方法中，按照7∶3的比例分成建模訓(xùn)練集與測試集，利用隨機挑選的70%樣本數(shù)據(jù)建立模型，剩余測試集部分用于模型準(zhǔn)確性的測試。之后再將8個最優(yōu)波段輸入Matlab中，同樣用上述方法建立模型。

研究建立了多種模型，分別為精細樹、中等樹、粗略樹、可優(yōu)化樹、線性判別、二次判別、可優(yōu)化判別、邏輯回歸、高斯樸素貝葉斯、核樸素貝葉斯、可優(yōu)化樸素貝葉斯、線性SVM、二次 SVM、三次 SVM、精細高斯SVM、中等高斯SVM、粗略高斯SVM、可優(yōu)化SVM、精細KNN、中等KNN、粗略KNN、余弦KNN、三次KNN、加權(quán)KNN、可優(yōu)化KNN、集成提升樹、集成袋袋樹、集成子空間判別、集成子空間KNN、集成RUSBoosted樹、可優(yōu)化集成、窄神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、中型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、雙層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM 核與邏輯回歸核。通過比較Matlab計算的各模型訓(xùn)練集及測試集的精確度，初步得出有效模型為：可優(yōu)化樹（Optimizable Tree）、可優(yōu)化SVM（Optimizable SVM）、可優(yōu)化KNN（Optimizable KNN）及可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Optimizable Neural Network）。

16光譜反射率曲線繪制及平均化處理

在Matlab（R2024a）中輸入命令行并運行，對光譜信息進行平均化處理，繪制原始光譜反射率曲線圖和平均光譜反射率曲線圖。并對數(shù)據(jù)進行SNV處理，繪制光譜反射率曲線圖。17軟腐病病原菌的分離與鑒定方法

171軟腐病病原菌的分離與DNA提取

分離的軟腐病原菌來自第一次采集樣品中自然發(fā)病組的果實，通過觀察獼猴桃果實的發(fā)病狀況，從出現(xiàn)軟腐病典型病癥的果實，取一小塊位于其病健交界處的正方形果實，接種于PDA固體培養(yǎng)皿中央，于25 ℃恒溫恒濕培養(yǎng)箱中培養(yǎng)2～3 d。待初次分離的病菌在培養(yǎng)皿中長出菌絲后，對其進行2次純化培養(yǎng)處理。本研究共分離得到4種形態(tài)不同的軟腐病菌，按照真菌基因組DNA提取試劑盒的步驟提取純化后的軟腐病菌DNA。

172軟腐病病原菌PCR特異性檢測

上下游片段擴增體系與反應(yīng)條件為：2×EasyTaq PCR SuperMix（10 μL）、引物ITS1/4（2 μL）、模板（1 μL）、ddH2O（7 μL），總體積20 μL。設(shè)置合適的程序?qū)λ崛〉能浉NA進行PCR特異性檢測，程序為：預(yù)變性3 min（94 ℃）；變性30 s（94 ℃）、退火30 s（60 ℃）、延伸1 min（72 ℃），循環(huán)35次；終延伸5 min（72 ℃）；保存（14 ℃）。

173軟腐病菌鑒定

將進行PCR后的樣品送至擎科生物科技股份有限公司測序，將返回的序列結(jié)果上傳至NCBI進行BlAST對比分析。

18試驗流程

基于目前對軟腐病的檢測及高光譜檢測技術(shù)的描述，本試驗提出了高光譜成像技術(shù)用于獼猴桃軟腐病的檢測方法，總體試驗流程如圖2所示。2結(jié)果與分析

21原始與平均化處理的光譜反射率曲線以及SNV處理后光譜反射率曲線結(jié)果由圖3可知，兩組光譜反射率曲線的走勢大致相同，波長在400～700 nm 之間，軟腐病果實與健康果實光譜反射率重疊度較高，不能有效區(qū)分。波長在700～1000 nm 之間，軟腐病光譜反射率普遍低于健康組，重疊度低，能有效區(qū)分?；谧匀话l(fā)病果實建立的模型，可用于區(qū)分接種果實，而基于接種果實建立的模型也同樣可以用于區(qū)分自然發(fā)病果實。22基于兩組果實128波段與8波段數(shù)據(jù)的4種主要可優(yōu)化模型的建模結(jié)果表3與表4分別列出自然發(fā)病組與接種發(fā)病組的混淆矩陣模型參數(shù)，據(jù)此計算并比較4種混淆矩陣模型的準(zhǔn)確率、召回率及負(fù)正類率，模型的準(zhǔn)確率、召回率越高，負(fù)正類率越低，則其分類結(jié)果越

在自然發(fā)病組中（表5），由全128個波段和8個最優(yōu)波段建立的模型，訓(xùn)練集和測試集中可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Optimizable Neural Network）模型的各項判斷指標(biāo)是4類可優(yōu)化模型中最佳的，穩(wěn)定性最好，具有較好的泛化能力，是最優(yōu)的分類模型。其訓(xùn)練集中準(zhǔn)確率最高為9430%，召回率最高為9696%，負(fù)正類率最低為483%。在接種發(fā)病組中（表6），全128個波段建立的模型中，可優(yōu)化樹是最佳的分類模型。而在8個最優(yōu)波段建立的模型中，可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是最優(yōu)的分類模型，其訓(xùn)練集中準(zhǔn)確率最高為9859%，召回率最高為9851%，負(fù)正類率最低為133%。

圖4為最佳分類模型可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的128 個全波段輸入混淆矩陣圖，自然發(fā)病組的訓(xùn)練集中（圖4a），健康果實有225個樣本全部識別成功，有13個樣本被誤認(rèn)為軟腐病果實，而軟腐病果實有136個樣本成功識別，其中有9個樣本被誤識別為健康果實。測試集中（4b）健康果實有94個樣本全部識別成功，有7個樣本被誤認(rèn)為軟腐病果實，而軟腐病果實有60個樣本成功識別，其中有2個樣本被誤識別為健康果實。接種發(fā)病組的驗證集中（圖4c），軟腐病果實有66個樣本識別成功，有1個樣本被誤認(rèn)為健康果實，而健康果實有74個樣本識別成功，有1個樣本被誤認(rèn)為軟腐病果實。測試集中（圖4d）軟腐病果實有28個樣本全部識別成功，而健康果實有30個樣本成功識別，有2個樣本被誤識別為軟腐病果實。接種組的模型識別效果明顯優(yōu)于自然發(fā)病組，其中產(chǎn)生誤判的原因可能是樣本是在不同生長物候期獲取的，隨著時間推移，果實受病害脅迫后一些內(nèi)部特質(zhì)也會發(fā)生改變，從而導(dǎo)致健康樣本與發(fā)病樣本的譜線較為接近，影響了模型的判別準(zhǔn)確率。

232病原菌鑒定結(jié)果

將分離得到的4種病原菌株所得序列登錄NCBI進行BLAST比對，并將病原菌株的序列與同源性較高的相關(guān)序列在MEGA11軟件上進行系統(tǒng)發(fā)育樹構(gòu)建，更清晰地揭示了菌種間的親緣關(guān)系。

由表7可知，菌株45B與Epicoccum layuense（拉裕附球菌），同源性達99%。菌株44C及菌株9A與Botryosphaeria dothidea（葡萄座腔菌），同源性達99%。菌株1C與Diaporthe eres（間座殼屬），同源性達99%。由此可知，本試驗分離鑒定的4種病原菌均為軟腐病致病菌，證明所建立的獼猴桃軟腐病診斷模型可信度高。

3討論與結(jié)論

在構(gòu)建分類模型前，常需要對原始高光譜圖像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，如潘健等［19］使用SavitzkyGolay卷積平滑法（SG）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量（SNV）、SG卷積一階微分（SGFD）、SG卷積二階微分（SGSD）4種預(yù)處理方法處理梨樹葉部病害原始光譜數(shù)據(jù)，綜合比較發(fā)現(xiàn)SNV方法的預(yù)處理效果最佳，基于SVM、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network，BPNN）建模方法，SVM模型在相同的預(yù)處理方法下判別效果優(yōu)于BPNN模型。本研究采集‘貴長’獼猴桃果實的高光譜數(shù)據(jù)信息，使用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換方法對其進行預(yù)處理，建立光譜反射率曲線圖與分類模型。結(jié)果表明高光譜成像技術(shù)能夠?qū)④浉」麑嵟c健康果實成功區(qū)分，在700～1000 nm波段的區(qū)分度最高，分類模型的精確度均超過了96%，可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為最優(yōu)的分類模型。說明本文基于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量預(yù)處理效果與前者一致，構(gòu)建的分類模型可靠。

近年來，基于高光譜成像技術(shù)的各種機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也被廣泛應(yīng)用于水果早期病菌感染檢測中。楊捷鵬［20］結(jié)合光譜分析和機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建融合全局與局部光譜特征和基于譜圖融合模型對柑橘炭疽病進行早期檢測，綜合比較SVM、kNN和RF 3種分類模型，發(fā)現(xiàn)SVM模型分類效果最佳。孟凱鑫［21］基于全波段、特征波段和紋理特征構(gòu)建番茄葉片病害早期檢測模型，并引入蜣螂優(yōu)化算法（Dung Beetle Optimizer，DBO）對模型參數(shù)進行優(yōu)化，比較SVM和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Bidirectional Long ShortTerm Memory，Bi LSTM）模型，建模結(jié)果均為DBOBi LSTM處理效果最優(yōu)。Munera等［22］對枇杷的紫斑病菌等感染進行識別，對比隨機森林（Random Forest，RF）、極端梯度提升樹（extreme Gradient Boosting，XGBoost）、偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）的效果，XGBoost識別效果最佳。由此可見，不同水果病害的高光譜分類所適用的機器學(xué)習(xí)方法有所不同，可能與不同水果表面理化性質(zhì)及不同病害所造成的損傷特點不同。本研究嘗試了Matlab分類器中集成的38種機器學(xué)習(xí)模型，發(fā)現(xiàn)基于可優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的模型在獼猴桃軟腐病自然發(fā)病組和人工接種組均表現(xiàn)優(yōu)秀，可用于獼猴桃軟腐病早期無癥階段的診斷識別，為獼猴桃入庫儲藏前的分選提供了可靠技術(shù)。

本研究的創(chuàng)新點在于設(shè)計了自然發(fā)病組與接種發(fā)病組，兩組的分類結(jié)果能夠相互驗證，分離鑒定了自然發(fā)病組的病原菌類型，建立了8個特征波段的分類模型，為開發(fā)手持式高光譜成像儀提供了參考。但本研究樣品來源不夠豐富，處理后的高光譜圖像仍存在較大的噪點，分類方法的泛化能力還需進一步驗證。同時基于眾多學(xué)者的研究成果，均采用多種預(yù)處理和特征提取方法組合處理高光譜數(shù)據(jù)以提高模型精度［1922］，而本研究所使用方法較為單一，后續(xù)應(yīng)進一步深入，利用更多預(yù)處理以及特征提取算法提升模型精度，并考慮開展多種優(yōu)化算法以及模型之間組合效果的研究。通過建立多算法結(jié)合的分類模型［23］、譜圖融合［24］等方式以降低光譜圖像的噪聲?；谔卣鞑ǘ尾粌H能區(qū)分健康果實與發(fā)病果實，還能將潛育期果實與發(fā)病期果實區(qū)分開［25］。將高光譜成像技術(shù)全面運用到獼猴桃軟腐病的檢測中，助力農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。

（責(zé)任編輯：胡吉鳳）

作者簡介：翟依晨（2003—），女，漢族，貴州大學(xué)農(nóng)學(xué)院2021級植物保護專業(yè)本科生，Email：yczhai_gzu@163.com.

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Nondestructive Hyperspectral Imaging for the Detection of Kiwifruit Soft Rot Disease

Zhai Yichen， Zhang Lin， Zhu Jiajia， Long Yan， Yang Xinrui， Zhao Zhibo*

（1.College of Agriculture， Guizhou University， Guiyang 550025， Guizhou，China）

Abstract：This study aims to achieve rapid，nondestructive indoor detection of kiwifruit soft rot disease using hyperspectral imaging technology，providing a technical basis for disease diagnosis and fruit sorting.Hyperspectral images of diseased and healthy kiwifruits were acquired within the visiblenear infrared wavelength range （400～1000 nm），and regions of interest （ROIs） were extracted to obtain spectral data from 128 bands.Using the minimum Redundancy and Maximum Relevance （mRMR） feature selection algorithm，eight optimal spectral bands were identified.The hyperspectral data were normalized using the Standard Normal Variate （SNV） method and randomly divided into test and validation datasets to build classification models based on both fullband and featureband data.Soft rot pathogens were isolated from naturally infected kiwifruits，and their species were identified.The results demonstrated clear differences in the hyperspectral reflectance curves of diseased and healthy fruits.Among the classification models，the optimized neural network model achieved the best recognition performance for identifying soft rot disease.The isolated pathogens were identified as Botryosphaeria dothidea and Diaporthe eres，known causative agents of kiwifruit soft rot，confirming the reliability of the classification results for naturally infected fruits.This research highlights the potential of hyperspectral imaging technology for accurately distinguishing soft rotdiseased Guichang kiwifruits from healthy ones during the early symptomfree stage.The findings provide a robust foundation for postharvest fruit sorting based on rapid，nondestructive testing methods.

Keywords：kiwifruit soft rot; hyperspectral imaging technology; nondestructive testing; machine learning