新疆冰糖心红富士作为国家地理标志产品，因其具有“冰糖”心(即水心)和含糖量高等特质，在全国各地都供不应求。水心不仅对人体无害，还会增加苹果口感，但是随着储存时间增长，水心含量多的苹果出现霉变、褐变及腐败，这严重影响苹果质量和销售价值。目前，中国作为苹果生产大国，有众多国家地理标志产品，新疆冰糖心红富士苹果也是其中之一，其常见的检测手段就是主观性高、正确率低的人工鉴别，由于缺少可靠检测手段，在市场上也存在一定量的乱掺乱卖、产地假卖的现象，严重侵害了产品盛誉和消费者权益。因此，研究适合水心苹果识别、产地识别的无损方法和商品化设备是较为紧迫的工作。
　　使用高光谱设备采集新疆冰糖心红富士普通苹果及疑似水心苹果样本在380~1004nm波长范围内的高光谱图像。将感兴趣区域提取的平均光谱做归一化算法等9种预处理，用主成分分析等3种特征提取方法，结合贝叶斯判别等4种模式识别方法判别其是否有水心存在。结果表明，通过主成分分析特征提取前15主成分建立的多元散射校正-最小二乘支持向量机模型与标准正态变量变换-最小二乘支持向量机模型识别效果最优，建模集的水心鉴别成功率为100%，预测集的水心鉴别成功率为91.2%。
　　使用可见近红外透射光谱技术结合非线性流形学习数据降维算法获取新疆冰糖心红富士普通苹果及疑似水心苹果在590~1250nm波长范围下的透射光谱，将采集三次后得到的平均光谱经光谱校正后做数据中心化等10余种预处理，对处理后的数据集建立全波长判别分析模型得到多元散射校正方法是最优预处理算法，而后再分别用多维尺度分析等多种流形学习方法对经多元散射校正预处理后的光谱数据做降维处理，并结合马氏距离判别等模式识别方法识别其水心存在与否。结果表明，提取前12主成分，采用多元散射校正-地标等距映射-K最近邻法模型识别效果最优，建模集的水心鉴别成功率为97.5%，预测集的水心鉴别成功率为96.3%。
　　以新疆、陕西、山东三个不同产地红富士苹果样本为试材分别采集其590~1250nm的可见近红外透射光谱，将采集三次后得到的平均光谱经光谱校正后做归一化等8种光谱预处理，对预处理后的光谱数据在全波长范围下建模分析，分类模型结果显示二阶求导是最优预处理方法；然后再将二阶求导预处理后的光谱数据结合以欧几里得距离、相关距离、余弦相似度、城市街区距离作为距离度量的K最近邻法建模，发现K最近邻法(相关距离)为最优分类识别方法；随后再分别用线性局部切空间排列、近邻元分析等多种数据降维方法对经二阶求导预处理后的光谱数据做降维处理，结合K最近邻法(相关距离)鉴别苹果产地。结果表明，提取前9主成分，采用二阶求导-扩散映射-K最近邻法(相关距离)模型识别效果最优，建模集的产地分鉴成功率为97.3%，预测集的产地分鉴成功率为92.3%。