为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位, 建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型, 以达到合理追施氮肥, 提高氮肥利用率的目的。 试验采用单因素盆栽试验设计, 以玉米（郑单958）为研究对象, 应用高光谱技术, 分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征; 并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系, 叶片氮含量与全波段(400～2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系, 初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片, 筛选出最优的比值光谱指数, 建立了叶片氮素含量估算模型。 结果表明: 玉米叶片氮含量: 上层>中层>下层; 随着玉米的生长, 在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加（追肥）再减少趋势, 在高氮条件下呈减少趋势, 中下层叶片氮含量呈递减趋势。 六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大, 相关性较强; 九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广, 相关性较强; 开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大, 相关性较强。 六叶期选取下层叶作为诊断目标叶, 选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型, 九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶, 选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557), RSI(600, 511)建立线性估算模型, 开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶, 选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。 研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。

充分挖掘大样本土壤光谱库中有效信息，建立普适性强的土壤全氮(TN)含量反演模型，是高光谱分析的重要应用方向之一。研究采用偏最小二乘回归(PLSR)全局建模、局部加权回归(LWR)和模糊K均值聚类结合PLSR(FKMC-PLSR)局部建模三种方法，分别建立了来自中国西藏、新疆、黑龙江、海南等13个省采集的17种土类1661个土壤样本TN值的高光谱反演模型，并对浙江省104个水稻土样本进行模型验证。结果表明，在大样本下PLSR全局模型对高TN值待预测样本存在低估现象，导致整体预测精度偏低； LWR和FKMC-PLSR局部模型比PLSR全局模型能够更为准确地反演TN含量。研究结果可为利用大样本光谱数据库建立稳定性和普适性较高的土壤TN含量预测模型提供参考。

以两年完整生育期玉米田间试验为基础, 利用便携式地物光谱仪和叶绿素仪（SPAD-502）分别测定了叶片高光谱数据和叶绿素含量（SPAD）, 在两者相关分析的基础上, 选取多种光谱参数分别构建了每年的叶片SPAD预测模型, 并对模型进行了详细的验证和评价。结果表明: 两年间叶片光谱反射率及其一阶导数的平均值曲线差别很小; 两年间叶片SPAD与光谱反射率及其一阶导数的相关系数曲线的敏感区域基本相同; 以一阶导数为光谱参数构建的预测模型效果不稳定; 以LCI和DSI（R550附近, R680附近）和DSI（R680附近, R710附近）构建的预测模型效果良好, 能有效预测玉米叶片SPAD。

以不同施肥水平下两年玉米田间试验为基础, 利用高光谱技术探讨大喇叭口期不同层次玉米叶片光谱响应的敏感区域, 并依据叶片氮素含量与原始光谱反射率及其一阶导数的相关性, 最终构建了叶片氮素含量的预测模型。 结果表明: 不同施肥水平下叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段、 761～1 300 nm波段, 不同层次间叶片光谱反射率差别明显区域集中在550 nm附近波段, 叶片氮素含量与470～760 nm波段光谱反射率及其一阶导数呈极显著相关。 经过对比筛选, 以光谱指数DSI(564, 681)和DSI(681, 707)构建的指数预测模型效果最好, 预测精度达93.43%和93.39%, 能有效估测叶片氮素含量。