大多数短波CCD硅检测器为2 048或3 648像元， 相邻波长间隔小， 预处理算法对其适用性差。 本文在600.09～980.47 nm光谱范围内， 采用等间隔抽取方法重构光谱矩阵。 经不同光谱预处理后， 分别采用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)， 筛选偏最小二乘法(PLS)建模变量。 采用留一法交叉验证评价模型的预测能力， 经比较， SPA筛选变量建立的PLS模型的预测效果最优， 南丰蜜桔可溶性固形物、 总酸和维生素C的PLS模型交叉验证标准差分别为0.661°Brix， 0.067%和2.91 mg·(100 g)-1。 结果表明光谱抽取结合SPA的变量筛选方法可提高南丰蜜桔品质可见近红外光谱模型的预测能力。