中国大豆的主要生产地是东北,由于东北大豆种植区域广、品种多,不同区域适宜栽种大豆种子的品种不尽相同。然而,在利益驱动下,大豆种子市场混乱。农民无法用肉眼准确、快速地辨别大豆种子品种,经常出现所购非所选的现象。因此,大豆种子品种的快速准确分类意义重大。但传统的感官检测方法工作量大且主观性强,化学检测方法虽识别准确但所需时间长。为了改善这种现状,本文开展基于光谱技术的大豆种子品种分类研究。分析高光谱成像技术原理与特点,进一步研究高光谱数据的处理与数据分析方法。在此基础上,采用高光谱成像技术获取不同品种大豆在392.38 nm～1011.01 nm的高光谱图像,提取感兴趣（ROI）区域数据,获得大豆样品的反射光谱曲线。经过S-G平滑处理,运用极限学习机（ELM）和随机森林（RF）模型,对不同品种大豆的全谱段反射光谱曲线进行模型分析,对其做品种分类,ELM和RF所得的分类正确率分别为65.67%和90.00%。经过计时,模型预测时间为13 s和158 s。根据不同品种大豆的反射光谱曲线差异,选取455.54 nm、479.3 nm、604.04 nm、657.46 nm、705.72 nm、856.89 nm、918.07 nm、953.54 nm为反射光谱曲线的特征波段,再对其特征波段进行同样的分类方法,ELM和RF所得的分类正确率分别为78.22%和98.89%。经过计时,模型预测时间为11 s和12 s。并对分类方法进行比较,得到大豆品种分类正确率高、速度快的高光谱数据处理分析手段。开展拉曼光谱原理分析、理论计算和有效分类研究,采用密度泛函理论构建各品种大豆中的标志性成分——油酸和亚油酸分子的空间结构,基于B3LYP/6-31+G（d,p）基组优化其分子结构,并计算其理论拉曼光谱。开展拉曼光谱检测实验,测得油酸、亚油酸的分析纯与6个品种大豆的拉曼光谱。将油酸、亚油酸的理论拉曼计算与实验拉曼光谱进行比对,指认1281 cm-1、1445 cm-1、1662 cm-1和2904 cm-1处的拉曼光谱,与6种大豆测量的拉曼光谱峰位基本一致。以此四个拉曼峰作为大豆的拉曼特征峰,运用主成分分析（PCA）和判别分析（LDA）方法,对大豆种子进行分类鉴别,在PCA得分图中大豆各自按品种聚类。以LDA模型训练集和测试集进行判别,正确率分别为93.52%和90.00%,得到基于拉曼光谱对大豆品种的有效分类手段。本文的研究方法和结果不仅为大豆品种分类提供了参考,同时为物质在光谱领域的分类研究方面提供了一定的借鉴意义。