苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素，粉质化造成苹果质量的降低以及商业价值的贬值。高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术的优点，能够无损检测苹果内部品质。提出了有监督等距映射（S-Isomap）和支持向量机（SVM）相结合的用于检测苹果粉质化的新分类方法。S-Isomap-SVM分类方法首先用S-Isomap对高光谱数据作非线性降维，再用SVM对降维后的数据进行分类。对于未知类别的测试样本，采用BP神经网络建模输出的方法，而后结合SVM得到对应的测试精度。这里将S-Isomap-SVM分类方法与SVM以及Isomap-SVM分类方法比较。结果表明，对高光谱数据而言，用S-Isomap-SVM得到的检测精度最高。