精确估算吸收性光合有效辐射分量（EPAR）对于检测植被水分、能量及碳循环平衡具有重要意义。应用 ASD 地物光谱仪与 SUNSCAN 冠层分析仪对冬小麦整个生育期内冠层光谱反射和光合有效辐射进行监测，并利用冠层反射率数据构建了24个高光谱特征参量，通过分析不同光谱特征参量与冬小麦 FPAR 的相关关系，建立冬小麦 FPAR 光谱参量估算模型。结果表明：除蓝边幅值 Db 外其余高光谱参量均与冬小麦FPAR 呈极显著相关（p ＜0．01）。红边面积 SDr 与蓝边面积 SDb 的比值（VI4）与 FPAR 的相关系数最高，达到0．836。提取相关性较高的7个光谱参量分别与冬小麦 FPAR 建立最优线性与非线性估算模型，通过精度检验分析，优选了冬小麦 FPAR 最合适的模型。对于线性模型，绿峰位置λg 与 FPAR 的反演模型最好，其预测模型的 R 2，RMSE 和 RRMSE 分别为0．679，0．111和20．82％；对于非线性模型，绿峰反射率 Rg 与红谷反射率 Rr 的归一化比值（VI2）与 FPAR 的反演模型最好，其预测模型的 R 2，RMSE 和 RRMSE 分别为0．724，0．088和21．84％。为进一步提高模型精度，分别运用多元线性逐步回归与 BP 神经网络建立多个高光谱参量同时参与的模型，与单参量模型相比，BP 神经网络模型的反演精度明显提高（R 2＝0．906，RMSE＝0．08，RRMSE＝16．57％）。利用高光谱特征参量测定冬小麦 FAPR 具有可行性，这为实时、有效、准确监测冬小麦生长过程中 FPAR 的动态变化提供了一种新的方法和理论依据。
冬小麦 高光谱特征参量 光合有效辐射