水稻是世界上主要栽植最广泛粮食作物之一。随着社会的进步,优质大米的市场占有率越来越高。因此培育优质高产水稻品种是当前重要的水稻育种任务之一。传统稻米品质化学测定方法,前处理复杂、过程繁琐、消耗试剂多,难以满足大批量水稻品种（组合）稻米品质快速检测的需求。近红外光谱分析技术能迅捷、无伤、无污染地进行稻米产品品质的检测,本试验通过对稻米直链淀粉含量和胶稠度的近红外检测研究,有助于优质稻品种（组合）早世代的选育。南方稻区拥有丰富的水稻种质资源,试验收集南方稻区不同的主栽水稻品种（组合）137份。用化学法检测分析稻米直链淀粉含量和胶稠度并收集其近红外光谱,建立南方稻区稻米品质的近红外分析模型,并对模型进行校正、检验。为优质水稻品种早世代的快速检测筛选提供支持。本主要研究结果如下:1.稻米直链淀粉含量的近红外建模研究:将水稻材料的直链淀粉含量和近红外光谱值用最小二乘法分别经过16种数学预处理和4个波长段（或组合）建立各自的近红外分析模型。通过模型评价指标优劣确定了平滑预处理为最佳预处理方式,波长段1100nm～1650 nm为最优建模波长段。平滑处理模型评价指标校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.9494、0.9427、3.0598;波长段1100 nm～1650 nm模型评价指标校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.9529、0.9445、3.1090。在最优建模条件下剔除两个异常样品后得到一个最优稻米直链淀粉含量近红外数据分析研究模型,校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.9565、0.9495、3.2673。再用30份验证集对所得模型进行外部验证,并对模型预测值和化学检测值进行配对T检验。结果表明:模型预测值和化学值绝对误差在0.0135%～1.0811%,配对T检验P值为0.934大于0.05。模型预测值和化学检测值差异不显著,模型可用于稻米直链淀粉含量的检测。2.稻米胶稠度的近红外建模研究:将水稻材料的胶稠度和近红外光谱值分别在20种数学预处理和6个波长段结合偏最小二乘法（PLS）建立各自的近红外分析模型。结果表明:平滑预处理建模效果最佳,校准相关系数（R）、检验相关系数（r）、相对分析误差（RPD）分别为0.9700、0.9642、3.7805;波长段1100 nm～1650 nm参数最好,R、r、RPD分别为0.9694、0.9638、3.7586;在平滑处理和最优波长段建立了最优稻米胶稠度近红外分析模型,R、r、RPD分别为0.9790、0.9741、4.4194;再对最优模型进行外部验证并对模型检测值和原化学值进行配对T检验,结果绝对误差在0.1986 mm-6.5024mm,配对T检验P=0.726大于0.05,近红外光谱值与化学法测定值无显著差异,表明该近红外分析模型可用于稻米胶稠度的检测。