为了探讨基于高光谱的苎麻品种识别和分类的方法， 在大田栽培条件下， 采集了4个不同基因型苎麻品种共927个叶片高光谱数据。 根据苎麻叶片高光谱反射曲线， 选择了2组特征参数： 基于高光谱波形峰谷反射率和位置参数（V1组）、 基于偏度和峰度参数（V2组）。 运用逐步判别的方法， 通过设置不同F值筛选不同个数的变量， 分别建立基于2组特征参数的多个Fisher线性判别函数， 并从计算量、 正确率和稳定性三方面对所建立的判别函数进行分析比较。 结论： (1)所有组合的判别函数总体平均正确率为911%， 标准差总体均值为12%； (2)综合权衡， 在所有组合中， V2组且14≥变量个数n≥8判别效果最好——计算量中等， 正确率和稳定性均高于平均值， 其中， 13个变量的Fisher判定函数平均正确率最高有942%， 标准差最低为0%； (3)若优先考虑正确率， V1组且22≥变量个数≥15正确率最高， 平均正确率最大有955%， 但计算量比较大， 稳定性中等， 标准差最低为09%。 研究表明， 利用高光谱参数结合逐步判别方法识别苎麻品种是可行的。