摘要：为实现'玉米田养鹅'模式下作物氮素养分快速无损监测,开展了基于高光谱'农牧一体化'实验。以放牧前后的玉米冠层作为研究对象,利用高光谱技术分析不同时期玉米冠层叶片光谱,采用波段自相关分析(Bands Inter-correlation Analysis, BICA)与主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)相结合的方法提取特征波段,并构建多种光谱参数,进而建立了基于BICA-PCA方法的多元回归模型(Multivariable Regression Model,MRA),并筛选和验证了所建模型。结果表明:随着不同生育期的进行,鹅的粪便会作为肥料给作物补充氮素,近红外光谱反射率增高,红边位置向左移动。建立模型在放牧前期校正集决定系数R_C~2为0.796,校正集均方根误差(Root-mean-square Error Correction, RMSEC)为0.133;在预测集决定系数R_p~2为0.840,预测集均方根误差(Root-mean-square Error Prediction, RMSEP)为0.147。放牧后期R_C~2为0.761,RMSEC为0.094;R_p~2为0.789,RMSEP为0.141。研究结果可为'农牧一体化'优化生产管理和建立氮素养分特征平衡模型提供支持和帮助。