精细农业是一种既能提高农业产量与品质,又能优化资源利用率、保护生态环境等多目标优化的新型农业,是我国发展现代农业、缓解资源环境压力、促进农民增收农业增效、推进智能农业装备技术、实现可持续发展的必由之路。农田作物生理信息的获取是精细农业信息获取的关键和核心问题之一,传统方法对作物生理信息的获取敏锐性不足、耗时费力,不能实现实时动态监测。作物生理信息快速无损检测技术能够对农情状态进行快速、实时的监测和诊断,且不破坏作物,为农业生产管理提供基础信息,提高了农业管理决策的科学性和预见性,促进传统的经验型农业向数字化、精细化、智能化的现代农业转变。本研究以在我国种植广泛、具有较好的经济价值的甘蓝型油菜为研究对象,应用光谱、成像和图谱融合技术实现了3种油菜常用化学除草剂的胁迫诊断和油菜生理指标的快速测定,对油菜生产过程的数字化、精细化和科学化管理决策提供了技术支持,对发展绿色农业,实施农药减施技术,提高油菜籽的产量和品质具有重要意义。主要研究结论如下：(1)提出了3种油菜除草剂(草除灵、丙酯草醚及胺苯磺隆)胁迫诊断的特征波长选取方法,建立了油菜不同生长期不同除草剂随施药时间的胁迫程度诊断模型,结合植被指数显著性分析实现了大田和盆栽油菜除草剂药害的快速诊断。针对油菜3种常用除草剂施药后的胁迫效应(大田试验为施药后7、14和21天；盆栽试验为施药后12、24、36、48和72小时),提出了特征波长提取的二阶导数法,分别提取除草剂胁迫程度和种类诊断的特征波长,建立了支持向量机判别模型,结果表明：①针对油菜施药后的胁迫程度的最佳诊断时间,苗期草除灵为施药后21天(大田)和36小时(盆栽),与植被指数RVSI与PRI显著相关；苗期丙酯草醚为施药后7天(大田)和12小时(盆栽),与植被指数DVI、PRI和VSR显著相关；苗期胺苯磺隆为施药后48小时(盆栽),与植被指数DVI、GNDVI、RVSI和SIPI显著相关；抽薹期草除灵胁迫程度与植被指数GNDVI、SIPI和VSR显著相关,胺苯磺隆与植被指数PRI显著相关。②针对除草剂种类的胁迫诊断,苗期大田试验中丙酯草醚与草除灵的支持向量机模型区分识别率为96.3%(施药21天),盆栽试验中胺苯磺隆与丙酯草醚和草除灵的区分识别率为80.00%左右；抽薹期大田试验中草除灵与胺苯磺隆的区分识别率为100%(施药14天)。(2)研究了基于空间灰度共生矩阵不同方向角(0。、45。、90。、135。和平均角度)的纹理信息提取方法,建立了油菜不同生长期3种除草剂胁迫程度的纹理信息诊断模型和特征光谱-纹理信息融合诊断模型,实现了除草剂胁迫程度的多源信息融合诊断。研究提取了特征波长图像上基于空间灰度共生矩阵不同方向角(0°、45°、90°、135。和平均角度)的8个纹理信息(均值、方差、逆差矩、对比度、非相似度、熵、角二阶矩和相关性),建立了除草剂胁迫程度诊断的支持向量机模型,结果表明：①纹理信息诊断模型的最佳输入变量为135。方向上的纹理信息；②草除灵、丙酯草醚、胺苯磺隆的胁迫程度诊断最优模型分别为融合诊断模型(施药7天,识别率为86.67%)、纹理信息模型(施药14天,识别率为93.3%)、融合诊断模型(施药7天,识别率为85.0%)。(3)提出了光谱数据组合预处理方法和特征波长提取方法,建立了油莱苗期和抽薹期叶片生理信息的全谱和特征波长快速无损检测模型。针对除草剂胁迫下油菜叶片生理信息(丙二醛含量MDA、过氧化物酶活性POD、超氧化物歧化酶活性SOD和可溶性蛋白含量),建立了不同组合预处理下的偏最小二乘法PLS、最小二乘-支持向量机LS-SVM和极限学习机ELM预测模型,结果表明：①对MDA的预测,苗期和抽薹期的最优模型分别为基于特征波长的ELM模型(Rp=0.929)和全谱PLS模型(Rp=0.923)；②对POD的预测,苗期和抽薹期的最优模型分别为基于特征波长的PLS模型(Rp=0.877)和基于特征波长的ELM模型(Rp=0.920)；③对SOD的预测,苗期和抽薹期的最优模型分别为基于特征波长的PLS模型(Rp=0.936)和基于特征波长的ELM模型(Rp=0.798)；④对可溶性蛋白含量的预测,苗期和抽薹期的最优模型分别为全谱PLS模型(Rp=0.931)和基于特征波长的ELM模型(Rp=0.934)；⑤针对4个生理指标,分别选取不同年度(2011和2012年度)相同的特征波长所建最优模型的预测相关系数均大于0.825。(4)应用高光谱成像技术“图谱合一”的特性,建立了油菜叶片MDA、POD、SOD和可溶性蛋白含量的PLS预测模型,构建了油菜叶片4种生理指标预测分布图,首次实现了非生物胁迫下油菜叶片生理信息的分布可视化,为逆境植物生理学的研究提供了新的手段。