对单粒种子样品成分进行快速无损检测,对于作物遗传育种研究有着重要意义。本文采用近红外光谱技术(NIR)和偏最小二乘回归法（PLSR）,研究了水稻种子的近红外光谱特性及其与直链淀粉、蛋白质含量的关系,建立了基于NIR的水稻种子成分快速检测模型。通过比较几种不同的光谱预处理方法对于单粒和群体样品模型的效果,对模型进行了优化。结果显示,多元散射校正（MSC）对单粒样品模型的优化作用显著,而一阶导数对单粒和群体样品模型改善都有明显的效果。模型评价参数显示,预测效果良好,为基于NIR的水稻单粒种子成分分析提供技术支撑。

本文用MPA傅立叶变换近红外光谱仪研究了单粒水稻种子的漫反射光谱特征, 发现颖壳对光谱扫描有影响, 为了尽量消除这种影响, 保证光谱的代表性, 应对其上下表面分别进行多次光谱采集, 取它们的平均光谱。本文利用种子品种特有的光谱特性, 结合不同光谱预处理方法建立了多个聚类分析模型, 比较它们对杂交F1代种子“03S/0412”和其父本种子“0412”的鉴别效果。结果显示: 选择4000～8900 cm-1光谱范围, 通过“无预处理”、“矢量归一化”、“二阶导数（25点平滑）”和“二阶导数（25点平滑）+矢量归一化”建立的模型校正集正确率分别为52.4%、65.2%、75.2%和100%, 可见, 相比无预处理, 经过各种预处理后正确率都有提高, 其中“二阶导数（25点平滑）+矢量归一化”建立的模型最好, 用该模型对预测集预测, 分类正确率也为100%, 具有很好的预测性能。这说明近红外光谱技术可用于单粒水稻种子品种真伪性鉴别。