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挥发性盐基氮（TVB-N）含量是评价肉制品新鲜度的重要指标。尝试采用遗传联合区间偏最小二乘（GA-SiPLS）从高光谱数据之光谱信息中筛选出最优波长。再提取各波长所对应的灰度图像的纹理特征，纹理特征变量经主成分优化后，作为输入层，运用反向传播神经网络（BPANN）构建鸡肉的TVB—N含量的定量模型。实验表明，模型对训练集和预测集的均方根误差分别6．61和9．84，相关系数分别为0．9054和0．8030。研究表明可以利用高光谱中的图像信息对鸡肉TVDN含量进行快速无损检测。