为了快速感知并分析田间作物生长状况, 采用先进的半导体镀膜工艺光谱成像传感器, 研究了玉米植株冠层叶绿素含量分布式检测方法。 试验采用IMEC 5×5成像传感器, 拍摄47株苗期玉米植株冠层, 获取673～951 nm范围内的25个波长的光谱图像。 实验中, 利用SPAD-520叶绿素仪非破坏性地测量叶绿素含量, 每株玉米冠层叶片设置2～3个采样点, 每点测量3次取平均, 共计242个样本数据。 对光谱图像数据, 经4灰度级标准板提取并校准反射率。 为了实现玉米植株与花盆、 土壤背景的有效分离, 在分析不同对象光谱反射率与图像像素特征的基础上, 提出了一种基于谱图特征组合的植株分割方法, 即基于植被指数的图像初步分割与区域标记计算的冠层精细分割的植株提取算法。 首先, 计算各像素点归一化植被指数(NDVI), 并开展基于NDVI的植株冠层分割方法分割结果优于基于最大类间方差法的全局阈值自适应分割算法。 其次, 采用边缘保持中值滤波算法剔除初步分割后图像中存在的噪声点后, 基于区域标记算法进行精细分割, 获得掩膜并最终得到仅保留玉米植株冠层的光谱图像。 分别采用相关分析法(CA)和随机蛙跳(RF)算法选取反射光谱特征波长, 并构建750～951 nm近红外(NIR)和673～750 nm红色(R)选中波长集合, 遍历NIR和R集合组合计算比值植被指数(RVI), 差值植被指数(DVI), 归一化植被指数(NDVI)和SPAD转换指数(TSPAD)。 然后, 再次采用CA和RF算法筛选植被指数, 利用SPXY算法将样本按照7∶3比例划分为建模集和验证集, 并建立了叶绿素含量指标检测CA+RF-PLSR模型。 结果表明, 其建模集R2C为0.573 9, RMSEC为3.84%, 验证集R2V为0.420 2, RMSEC为2.3%。 利用建模结果对多光谱图像进行处理, 绘制玉米叶片SPAD值伪彩色分布图, 实现叶绿素含量分布可视化。 研究表明采用镀膜型光谱成像数据, 分析对象光谱与图像特征, 探讨玉米冠层叶绿素含量分布检测的可行性, 可为直观监测作物生长动态提供支持。