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玉米在我国农作物中占有重要地位,发展玉米种子品性评价(如玉米种子纯度、活力)及优良品种培育技术(如单倍体育种技术)是保证玉米产业持续增长和发展的关键。目前,传统种子纯度与活力评价方法存在费时、费力,部分具有破坏性,准确性差等问题,而单倍体玉米种子依靠人工分选效率低、错误率高,不能满足玉米种子产业快速发展的需求。近红外光谱技术因其快速、无损等特点具有解决上述问题的潜力,但种子外形变化大、成分分布不均及高速采谱曝光时间短等因素是限制其发展的技术瓶颈。本论文利用近红外光谱分别对玉米杂交种纯度、单倍体玉米种子及玉米种子活力进行研究。从玉米育种企业收集990粒和432粒种子分别用于玉米杂交种纯度和单倍体研究,并分别使用台式FT-NIR光谱仪和自行设计制造的动态光谱采集装置采集种子的静态(手动)和动态光谱(自动);另收集1300粒干种子和170粒吸胀种子,使用FT-NIR光谱仪分别逐粒采集静态光谱,用于研究玉米种子活力。研究结果:①对手动和多次平均采集的静态光谱,采用常规光谱预处理方法(包括MSC、SNV及Savitzky-Golay导数)和SIMCA建模方法,建立的籽粒杂交种纯度及单倍体玉米籽粒模型的正确识别率均在90%以上;②对自动采集的高速(约20粒/s)运动种子的动态光谱,使用与①相同的方法建模,其正确识别率下降至85%。③分别利用CARS及小波变换处理各自(纯度和单倍体)的动态光谱,建立的玉米杂交种纯度及单倍体玉米籽粒的SIMCA模型的正确识别率分别在90%及93%以上;④对于玉米种子活力,利用CARS、小波变换及常规预处理方法处理其静态光谱,采用SIMCA方法建立的干种子和吸胀种子活力识别模型的正确识别率在55%和75%以上。结论:与静态光谱相比,动态光谱噪声增大1个数量级,常用处理方法难以消除其影响。本文研究的方法可有效消除其影响,实现了近红外光谱对玉米种子纯度和单倍体玉米籽粒的准确、快速识别,是该领域中的重大技术突破,对玉米种业发展具有重要意义;吸胀可明显提高玉米种子活力模型的正确识别率,尚需进一步研究提高其识别率。