大豆作为我国重要的粮油饲兼用作物,其产量低、总产值严重不足,远不能满足需求,主要依赖进口。培育高产优质的大豆品种是我国育种的首要目标。在传统的高产育种中,需要对成千上万的品系进行农艺性状考察及产量比较,非常费时费力,如何提高育种效率显得尤为重要。而作为新世纪农业新技术研究的热点领域现代精准农业中的高光谱技术,能够实现对植物的生长状况、产量品质的预测以及病虫害监测,目前已广泛应用于玉米,小麦、水稻等作物中,也为大豆育种提供了新途径。本研究以来自不同生态区的大豆为研究对象,采用完全随机区组设计,在苗期、开花期、结荚期、鼓粒期四个关键生育时期分别获取冠层高光谱反射率数据以及叶面积指数和地上部生物量,成熟后测定产量。分析不同生育时期大豆农学参数的变化规律以及冠层光谱反射率特征,同时利用原始光谱及一阶导数衍生植被指数、光谱面积参量、基于波段自由组合植被指数、连续小波变换四种光谱参数分别与产量和农学参数进行相关性分析,然后选择相关性最好的光谱参数作为自变量建立预测模型,并利用验证集数据对所建模型进行验证,从而筛选出最佳的大豆产量和农学参数预测模型,为便携式光谱仪的开发提供参考,特别是为大豆育种中提前进行高产材料筛选以及田间生长监测提供理论依据,对大豆规模化育种具有重大意义。主要研究结果如下:（1）不同生育时期大豆叶面积指数随着植株的生长先增加,在结荚期达到最大,在鼓粒期由于部分下部叶片衰老脱落导致叶面积指数有所下降,地上部生物量则随着大豆光合产物的积累不断增加;不同生育时期冠层光谱反射率存在明显差异,在可见光波段,随着大豆叶面积增大叶绿素增多,冠层对可见光的吸收增多,反射率降低;在近红外波段反射率先增加后降低,在结荚期最高,在鼓粒期受叶片变黄、叶面积变小等因素影响反射率降低。（2）将不同生育时期的几种光谱参数分别与产量及农学参数进行相关性分析,基本都呈现显著的相关关系,其中鼓粒期基于波段自由组合植被指数RVI690,734与产量的相关性最好,将鼓粒期确定为最佳的产量估测时期,叶面积指数和地上部生物量均是在结荚期和全生育期有最佳相关系数。基于相关性结果选取各个生育时期与产量和农学参数相关性最好的光谱参数作为自变量构建线性和非线性估测模型,对比不同模型,产量和农学参数均是二次函数模型的估测效果最好;其中产量以鼓粒期RVI690,734为自变量所建模型较好,其决定系数达到0.64,其余三个时期的产量预测模型效果不理想,而基于鼓粒期产量预测模型将预测产量与实测产量分等级拟合,其准确率可达81.98%。叶面积指数以结荚期RVI747,653为自变量的预测模型较好,决定系数为0.689,全生育期以DVID554,D998为自变量所建模型最佳,决定系数为0.846;地上部生物量以结荚期RVI1082,692为自变量所建模型较好,决定系数为0.612,全生育期以DVID447,D799为自变量构建模型最佳,决定系数为0.774。（3）利用2021年验证集数据对所建产量及农学参数预测模型分别进行验证,其中鼓粒期产量二次函数预测模型验证的决定系数为0.585,产量分级筛选的准确率可达80.00%;叶面积指数结荚期二次函数模型验证决定系数为0.608,全生育期二次函数模型验证决定系数为0.735;地上部生物量结荚期二次函数预测模型验证的决定系数为0.560,全生育期二次函数模型验证决定系数为0.664。综上所述,利用鼓粒期冠层光谱反射率能够实现在大豆生长中后期对产量进行提前分级筛选,提前锁定部分高产材料,剔除低产材料,提高大豆育种效率;同时可利用结荚期和全生育期的农学参数预测模型对大豆叶面积指数和地上部生物量进行定量预测以及全生育期的生长监测,这为大豆育种中生长监测和产量预测提供了技术支持。