目前我国土壤重金属污染日趋严重, 高光谱遥感因具有光谱分辨率高、 图谱合一等特点成为农作物重金属污染研究的热点。 农作物受重金属污染后其光谱会发生细微的改变, 如何探寻叶片光谱中对重金属污染敏感的波段是目前的一种研究方向。 提出了一种新型铜胁迫植被指数(NCSVI)来探索铜胁迫下玉米光谱敏感区间。 通过设计不同梯度下的玉米铜胁迫实验, 测定每个铜胁迫浓度下玉米叶片的光谱和Cu²⁺的含量。 首先, 将玉米叶片光谱分为11个子区间, 以每个子区间的中间波长对应的光谱反射率构建各自的NCSVI。 然后, 计算NCSVI与玉米叶片中Cu²⁺含量的相关性系数R及均方根误差RMSE, 结合水波段指数(WBI)、 改进的叶绿素吸收率指数(MCARI)和归一化水指数(NDWI)这三种常规植被指数进行对比。 最后, 选用其他年份相同实验条件下获取的玉米叶片光谱进行验证, 确认NCSVI的稳定性和有效性。 结果表明, 11个子区间中只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间对应的NCSVI与玉米叶片Cu²⁺含量相关性系数的绝对值高于0.9, 分别为-0.94, -0.97, -0.94和-0.96, 均方根误差均低于15, 分别为12.57, 8.71, 12.71和10.06, 而WBI, MCARI和NDWI的相关性系数最高的仅达到0.75, 均方根误差最小的为24.21, 说明四个子区间对应的NCSVI对玉米叶片铜污染有着更好的指示性。 利用不同年份相同条件下的玉米实验对以上结果进行验证, 发现11个子区间中, R绝对值大于0.9、 RMSE小于1.55的只有绿峰、 红边、 近谷和近峰A这四个子区间, 其中R分别为-0.9, -0.97, -0.97和-0.93, RMSE分别为1.50, 0.85, 0.78和1.29, 均优于WBI, MCARI和NDWI, 与2016年实验得出的敏感子区间一致, 说明NCSVI能探测铜胁迫下玉米光谱的敏感区间, 具备效率高、 稳定性好的特点。 所提出的NCSVI指数可作为监测玉米叶片铜污染的一种方法, 并为其他农作物重金属污染研究提供一定的理论支持。