水稻是人类的主要粮食作物，其发芽率是评定水稻质量的重要指标之一。以南粳46 为研究对象，利用高光谱成像技术预测剥壳后的稻种(以下简称糙米)发芽率。在400~1000 nm 波长范围内，采集960 粒饱满、无霉变糙米的高光谱图像，提取感兴趣区域的平均光谱曲线，利用主成分分析(PCA)提取特征波长，再结合偏最小二乘法(PLS)、反向传播神经网络(BPNN)、径向基神经网络(RBFNN)和广义回归网络(GRNN)4 种建模方法分别对糙米5 个区域特征波长的光谱数据建立预测模型并加以比较。4 种建模方法对糙米A 区域(含胚芽)的平均预测效果最好( R_p=0.970)，其中，GRNN 模型对该区域预测精度最高( R_p =0.982, f_RMSEP =0.978)。研究结果表明利用高光谱成像技术并结合PCA和GRNN 检测糙米发芽率是可行的。