冬小麦遭受晚霜冻害后, 生理生态方面会发生显著变化, 其中又以株高要素的变化最为显著。 提取了包括红边位置、 红边振幅在内的15个光谱特征参数, 以及包括株高、 穗长、 穗下节间长和倒二节间长变化率4个株高要素, 通过相关分析, 筛选出与光谱特征相关性最好的株高变化率参数, 并建立逐步回归模型。 结果表明: 仅有株高变化率在2013和2014年两期试验中均与光谱特征参数达到显著相关; 将两期试验数据合并后, 则穗长、 穗下节间长和倒二节间长的变化率也均达到显著相关。 综合考虑模型的Adj.R2和显著性水平(Sig.)可知, 模型拟合效果最好的是穗长变化率, 其次是株高, 穗下节间和倒二节间长变化率。 比较模型的RMSE可知, 模型预测精度最高的是穗下节间长变化率。 该研究对在冻害胁迫条件下用光谱特征参数预测小麦株高各要素的变化提供了很好的参考, 对研究晚霜冻害低温胁迫下冬小麦株高要素变化的规律具有指示性意义。