快速判别马铃薯作物的生长进程是指导田间关键生长期科学水肥管理的重要依据。 研究在马铃薯发棵期（M1）、 块茎形成期（M2）、 块茎膨大期（M3）和淀粉积累期（M4）四个关键生长期, 利用ASD便携式光谱仪采集80个样本区的314组作物冠层反射率数据, 并同步采集叶片测定叶绿素含量。 在光谱数据预处理后, 分析了马铃薯不同生长期的光谱反射率变化特征, 并初步选取了光谱“峰谷”响应参数, 提出了一种基于方差分析与变量减少组合的光谱参数筛选算法（variance analysis combined with variable reduction, VACVR）用于明确光谱学响应的优化指标, 采用Kennard-Stone(K-S)法划分样本集, 最终基于支持向量机（support vector machine, SVM）方法建立马铃薯关键生长期判别模型。 针对光谱数据, 首先使用变量标准化(standard normalized variable, SNV)进行光谱预处理, 在定性分析了随着生长期的推进马铃薯冠层反射特征的变化趋势的基础上, 基于作物生长期动态光谱学响应与峰谷特性选取14个参数, 包括: 8个位置参数、 2个面积参数、 4个植被指数参数。 采用K-S算法将样本按照3∶1划分为训练集（240个样本）和测试集（74个样本）。 分析马铃薯不同生长期冠层反射光谱发现, 随生长期的推进冠层光谱存在差异性: 即在400~500和740~880 nm范围内, 光谱反射率呈降低趋势; 在530~640和910~960 nm范围内, 反射率呈升高趋势; 在530~640 nm范围内, M2和M3生长期的平均光谱非常接近, M4生长期的平均光谱与其他三个生长期的差别较大。 叶绿素平均含量随生长期的进程, 从M1（28.12 mg·L-1）到M2（31.04 mg·L-1）增加, 在M2生长期达到最大值, 之后M3（22.00 mg·L-1）和M4（15.36 mg·L-1）依次减少。 光谱响应参数随着生长期的进程, 绿峰位置Lg和红谷位置Lr逐渐红移, 红边位置Lre逐渐蓝移; 蓝边面积Abe逐渐增大, 红边面积Are逐渐减小; 红边面积与蓝边面积比值依次呈现减小趋势。 根据VACVR算法筛选10个敏感光谱响应参数, 建立SVM判别模型, 训练集判别率为100%, 测试集判别率为94.59%, 该模型可在判别马铃薯的生长期的基础上为田间管理决策提供支持。