图1 PLSR建模的整体工作流程。

 表1 水稻田间试验总结。

  图2 重复双重交叉验证选择最优PLS成分和PLSR模型校准验证流程图。

 图3 2015-2017年试验获得的光合表型性状（PNmax (a)、Isat (b)、Icomp (c)、Rd (d)）和氮含量(e)的箱线图。散点按颜色代表三个叶位：红色为L1，绿色为L2，蓝色为L3。每个子图列进一步用四个氮水平进行区分（圆形为N0，三角形为N100，星形为N200，方形为N300）。

 图4 水稻叶片反射光谱的均值（±标准差）、最小值和最大值(a)以及光合表型性状（PNmax、Isat、Icomp、Rd和氮含量）与500-950 nm波长范围内相关系数的变化(b)。

表2 使用方法1（分层随机抽样的独立测试数据集）在不同光谱预处理方法下光合表型性状PLSR模型性能比较。

 表3 使用方法2（不同年份独立测试数据集）在不同光谱预处理方法下光合表型性状PLSR模型性能比较。

  图5 基于方法1数据划分，不同氮水平(N0-N3)和叶位(L1-L3)下五个光合表型性状的PLSR预测值与观测值对比。PNmax、Icomp、Rd和氮含量使用SG预处理光谱，Isat使用VSN预处理光谱。每行展示一个光合表型性状的训练（左，a, c, e, g, i）和测试（右，b, d, f, h, j）结果：(a, b) PNmax (μmol (CO2) m⁻² s⁻¹)，13个PLS成分；(c, d) Isat (μmol (photon) m⁻² s⁻¹)，14个PLS成分；(e, f) Icomp (μmol (photon) m⁻² s⁻¹)，14个PLS成分；(g, h) Rd (μmol (CO2) m⁻²  s⁻¹)，11个PLS成分；(i, j) 氮含量(%)，14个PLS成分。

 图6 光合表型性状最优PLSR模型的VIP得分（a：PNmax、Isat和氮含量；b：Icomp、Rd和Isat）。多个性状共享的主要重要区域用点划线标出，性状特异性重要区域用虚线标出。