La detección espectral exterior de la calidad del azufaifo de invierno se ve afectada por la luz ambiental compleja y la heterogeneidad de la superficie, lo que resulta en una precisión de inversión limitada. Para abordar este problema, este estudio propone un método de corrección para la inversión espectral exterior basado en el modelo de función de distribución de reflectancia de polarización bidireccional (BPDF). Se utilizó para mejorar la precisión de detección del contenido de agua y contenido de sólidos solubles (SSC) del azufaifo de invierno. Experimentalmente, se recopilaron datos hiperespectrales de 900-1750 nm de muestras de azufaifo de invierno maduro en polarización no y 0 grados, 45 grados, 90 grados y 135 grados de azimut de polarización. Los espectros fueron invertidos utilizando cuatro modelos BPDF semiempíricos, Nadal-Breon, Litvinov, Maignan y Xie-Cheng, y los espectros corregidos se obtuvieron mediante fusión media. Los modelos de predicción de calidad se combinan posteriormente con el algoritmo de reponderación adaptativa competitiva (CARS) y mínimos cuadrados parciales (PLS). Los resultados mostraron que los espectros modificados optimizaron significativamente el rendimiento de predicción. Los coeficientes de correlación del conjunto de predicción (Rp) de los modelos de contenido de agua y SSC mejoraron en un 10-30% en comparación con los espectros originales. El porcentaje de modelos con valores de RPIQ mayores de 2 aumentó del 40% al 60%. Entre ellos, el modelo Litvinov se desempeña de manera excepcional en la dirección sin polarización y con 135 grados de polarización, con el Rp más alto de 0.8829 para la predicción del contenido de agua y RPIQ de 2.54. El modelo Xie-Cheng tiene un RPIQ de 2.64 para la predicción de SSC a 90 grados de polarización, lo que muestra la ventaja de la sensibilidad a los constituyentes más profundos. Los diferentes modelos se complementaron entre sí en escenarios de multipolarización. El modelo Nadal-Breon fue adecuado para escenarios dominados por la reflexión epidérmica, y el modelo Maignan acopló eficientemente las características de humedad epidérmica e interna a través del índice de sensibilidad a la humedad. El estudio verifica la efectividad del método de corrección espectral basado en el modelo BPDF para la detección de calidad exterior de azufaifo de invierno, lo que proporciona un nuevo camino para la detección espectral de productos agrícolas en entornos complejos. En el futuro, es necesario optimizar aún más el mecanismo de ajuste dinámico de los parámetros del modelo y mejorar la capacidad de corrección de interferencias ambientales mediante la fusión de datos de múltiples fuentes.