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本文以TN1型水稻植株为研究对象，采用近红外、拉曼光谱分析技术及高光谱成像技术分别进行了一系列相关研究，主要研究内容及结论为：1、基于近红外光谱分析技术建立受虫害胁迫水稻的定性分析模型。建立了受褐飞虱胁迫水稻的光谱定性判别模型。比较了PLSDA、SVMDA、PLS-SVMDA这3种模式识别法使用最佳预处理方法的效果，结果表明：模型鉴别效果良好，两种非线性判别分析法的整体准确率可达100%。通过GA提取特征波长，并比较了各模式识别方法下的最优模型，结果表明：GA-PLSDA整体准确率为92.01%，GA-SVMDA和GA-PLS-SVMDA整体准确率均达到97.37%。建立了受二化螟迫害水稻光谱的定性判别模型，结果显示：最佳预处理方法下，三种判别分析方法的整体准确率均达100%。利用GA提取特征波长建模得到：GA-PLSDA准确率为78.89%，其余两种模型整体准确率均为100%。2、基于近红外拉曼光谱分析技术的虫害胁迫水稻的无损早期检测研究。研究了受螟虫迫害水稻与健康水稻的拉曼光谱的区别，并通过受害水稻的纵向研究来探索早期检测的可行性。结果表明：拉曼光谱相对振动强度与受害程度呈一定线性关系；经预处理后，观察455cm-1、699cm-1、1248cm-1处的拉曼峰强度并测量其是否发生偏移现象可作为定性判别指标之一。3、基于高光谱成像技术的水稻病虫害定性判别研究。研究了受褐飞虱迫害水稻的成像光谱，结果表明：在400nm800nm波段，受害水稻的光谱强度高于健康水稻；在460nm处，受害水稻产生了绿移动现象；在近红外波段，红边向短波方向移动；此外，利用580nm、600nm、670nm三波长对图像拟合的效果最佳，采用SAM（光谱角度匹配）法结合3阶导数处理能够较好的区分受害水稻和健康水稻。研究了不同等级冻害水稻的成像光谱，结果表明：水稻叶片光谱强度和受害程度呈线性关系；利用420nm、550nm、650nm对图像拟合的效果最好。