为了建立多光谱参数用于草莓成熟度的自动识别, 采用高光谱图像技术, 通过提取草莓样本ROI的平均光谱, 计算已有的八个成熟度参数Ind1, Ind2, Ind3, IAD, I1, I2, I3, I4的参数值, 并结合Fisher线性判别法判断八个参数对于三种成熟度（成熟、 接近成熟、 未成熟）草莓样本的分类识别效果, 发现基于I4参数的线性判别分析模型的识别效果最佳, 建模集和预测集识别准确率分别为90%和91.67%； 基于草莓样本的光谱特征, 提取与草莓成熟度相关的三个波长535, 675和980 nm, 并基于这三个波长和已有的参数形式, 构建了四个用于草莓成熟度检测的新参数： i1, i2, i3, i4, 通过Fisher线性判别法判断四个参数的分类识别效果, 发现基于参数i1, i2和i4的线性判别分析模型的识别效果均比参数I4好, 建模集和预测集识别准确率为95.83%, 95.83%, 95.83%和95%, 95%, 96.67%。 结果表明新建立的多光谱参数i1, i2和i4可以用于草莓成熟度的自动分类识别, 为草莓成熟度的在线检测提供了理论依据。