叶绿素是作物生长诊断的重要参数, 对其进行高效检测是农田精细化管理的基础。 PROSPECT模型是作物光谱学检测研究的重要工具, 可为建立高精度叶绿素诊断模型提供数据集基础。 为了建立具有普适性的田间玉米作物叶绿素含量检测模型, 使用PROSPECT模型输入叶片结构参数和生化参数模拟叶片400~2 500 nm波段反射率曲线10 650条。 在其他参数设置保持不变的情况下, 分析光谱反射率曲线对叶绿素含量参数的敏感性, 结果显示叶绿素含量仅在400~780 nm区间对光谱反射率曲线产生影响。 讨论了3种叶绿素检测特征波长筛选策略, 分别为: 根据敏感性分析结果, 选出548~610和694~706 nm区域共计76个波长, 记为SEN-BAND; 基于反向区间偏最小二乘法(Bi-PLS)筛选5个区间共计91个波长, 记为BP-BAND; 基于连续投影算法(SPA), 在叶绿素影响区域400~780 nm筛选10个特征波长, 记为SPA-BAND。 进而使用2019年、 2020年两年期田间实测玉米叶片光谱反射率曲线和叶绿素含量数据, 分别应用上述3种方法选取的特征波长构建玉米叶片叶绿素含量检测模型。 结果显示, 使用SPA-BAND特征波长构建的模型, 在两年期数据中均得到最佳结果。 2019年数据模型建模集决定系数(Rc2)为0.815 6, 建模集均方根误差RMSEC为2.908 6, 验证集决定系数(Rv2)为0.799 5, 验证集均方根误差RMSEV为2.997 7。 2020年数据模型建模集决定系数(Rc2)为0.949 2, 建模集均方根误差RMSEC为0.976 8, 验证集决定系数(Rv2)为0.910 2, 验证集均方根误差RMSEV为1.562 9。 表明, 基于PROSPECT模型筛选叶绿素含量特征波长建立的叶绿素诊断模型具有普适性。