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为实现冬小麦条锈病早期探测以及提高冬小麦产量和品质，研究日光诱导叶绿素荧光（Solar-Induced chlorophyll fluorescence，SIF）对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线（Three Fraunhofer line discrimination, 3FLD）和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据，并计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数（Spectral index，SI），通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量，利用偏最小二乘（Partial least squares，PLS）算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明：O2-A波段的荧光强度（SIF-A）以及反射率荧光指数R440/R690、R675R690/(R683)2、R690/R655、R690/R600、DλP/D744、D705/D722均与小麦条锈病早期病情指数（Disease Index, DI）达到了显著相关，相关系数分别为-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490，可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量；基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0.801、0.772、0.807，均方根误差分别为0.033、0.031、0.032，较反射率光谱指数构建的SI-PLS 模型决定系数至少提高了27%，均方根误差至少减少了24%。因此，冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病早期探测。论文的研究结果对及时进行冬小麦条锈病的防控具有重要的应用价值，为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。