自无损检测技术的迅速发展,研究水稻等农作物的无损检测方法成为研究领域的热点之一,跨学科方法种类繁多,但多集中于遥感探测领域,由于近地面大气扰动和天气因素的影响,导致识别病虫害水稻等农作物的早期特征信息存在困难。为此,本文提出“基于偏振光谱成像与拉曼光谱技术结合佐证识别检测水稻病虫害特征”的方法,源于偏振双向反射分布函数(p BRDF)探测原理与数理模型,根据斯托克斯(Stokes)矢量分析法,利用所搭建的偏振光谱成像系统获取在532nm、590nm和658nm中心波长半导体激光器辐照水稻叶片下的偏振光谱图像,将获取的三种常见病虫害(稻瘟病、稻恶苗病和二化螟)水稻的特征偏振光谱图像与健康叶片部分进行对比分析,首先在四种偏振相位组合下的病害细节进行表征,建立偏振信息与病害特征间的联系,其次通过提取偏振特征图像中的相对偏振反射率,从这一维度区分病害特征与健康部分的偏振光谱曲线信息,进而开展水稻叶片的偏振光谱特性的分析。此外,为了间接佐证病虫害偏振光谱图像外部特征的实质,引入拉曼光谱技术,从目标内部角度对比分析并对拉曼特征峰进行主要频移与归属指认,研究其分子转动信息和微观基团变化的特征规律。研究表明:使用偏振光谱识别系统可做到到“一病一策”的物理参数组合模式,通过拉曼光谱分析结果证明了偏振光谱识别系统具有准确表征水稻作物病虫害特征的能力。本文不仅为精准农业的探测识别提供了一种新方法,同时也为开发便携和低价的监测系统奠定基础。