玉米作为世界三大作物之一,也是我国主要的粮食作物和饲料作物,其种植面积和总产量仅次于水稻和小麦。近年来,玉米病害的发生越发严重,其中,玉米大斑病作为危害玉米生产的主要病害之一。玉米大斑病传统的诊断方法主要依靠地面人工观测方式以及大量的田间调查来进行判别分析,不仅存在工作量大、效率低的缺点,而且主观性较大。高光谱遥感技术具有准确、无损、快速等特点,为作物病害的及时监测提供了强有力的技术手段。本研究通过采集105个玉米大斑病叶片样本,并进行光谱测定及其光谱特性研究,利用小波变换方法提取特征波段的小波能量系数,并结合偏最小二乘法(PLSR)构建玉米大斑病病斑面积的定量检测模型,结果表明:(1)不同病害程度的光谱反射率的总体变化规律基本一致,且随着病害等级的的增加,光谱反射率的差异也发生较为明显的变化,具体表现为随着光谱波短的增加,不同病害等级件的光谱反射率差异表现为先减小后增大,并在近红外区域光谱反射率急剧升高,玉米大斑病病害程度与光谱反射率呈现出明显的正相关关系,表明高光谱对玉米大斑病能够敏感响应。(2)与原始光谱相比,小波变换处理方法可以明显提升玉米大斑病病斑面积与光谱的相关性。分别经过5种小波基函数的变换处理后,相关系数最高值均高于原始光谱,以Bior1.5小波基函数变换光谱最高,相关系数最高值达到0.92;而以Coif3小波基变换光谱得到的相关系数最高值仅略高于原始光谱的0.78。表明小波变换处理可以一定程度上提升光谱与玉米大斑病病斑面积的相关性。(3)基于5种小波基的小波变换后所提取的特征波段小波能量系数结合偏最小二乘法构建玉米大斑病病斑面积定量估测模型,经过回归分析发现,模型精度依次为Bior1.5小波基(R~2=0.887)、Haar小波基(R~2=0.873)、Sym2小波基(R~2=0.868)、Mexh小波基(R~2=0.859)和coif3小波基(R~2=0.816),其中基于Bior1.5小波基所构建模型整体表现最好(R~2c=0.887、RMSEc=1.329、RPDc=4.967;R~2v=0.797、RMSEv=1.414、RPDv=3.687)。表明基于小波变换处理方法所建模型精度均高于原始光谱,可以实现玉米大斑病病斑面积的有效估测。