水稻是我国最主要的粮食作物之一，但每年因为水稻种子“混杂”以及“陈化变质”问题给水稻生产带来巨大经济损失。然而目前用于鉴别种子真伪性和新陈度的方法都存在操作繁琐、耗时长等问题，探索新的快速、准确、无损鉴别水稻种子“真伪性”和“新陈度”的技术方法尤为重要。本论文探索利用傅立叶变换近红外光谱技术检测水稻种子真伪性和新陈度。通过单粒水稻种子近红外光谱获取，有效光谱选择，结合聚类分析模型优化，旨在建立用近红外光谱技术快速、准确、无损鉴别水稻种子真伪性和新陈度的新方法;另外也初步探讨了高通量鉴别水稻F1种子真伪性的种子性状表现与遗传和环境的关系。论文的主要结果如下:　　1.种子真伪性鉴别:比较了单粒水稻种子不同方向近红外光谱的代表性，建立以全方位光谱采集获得平均光谱的方法，筛选获得的有效光谱范围为4000～8900cm-1。通过聚类分析模型优化，建立了经“二阶导数（25点平滑）+矢量归一化”光谱复合预处理的最佳聚类分析模型，光谱复合预处理较好地提高了检测分析效果。利用上述方法对杂交水稻组合03S/0412的F1种子、及其父本种子0412和母本种子03S的混合群体进行检测，同一遗传背景的材料得到很好的聚类，校正集和预测集分类正确率均为100％，初步结果显示近红外光谱法可用于单粒水稻种子品种真伪性鉴别。　　2.种子陈化度鉴别:以发芽率作为种子的陈化度评价指标，检测自然条件储藏5个月、18个月和新收获的中籼稻9311种子发芽率，结果显示随着储藏时间的增加其发芽率分别下降至97.5％，81.3％和30.0％，陈化度增加。建立的种子陈化度聚类分析模型中，相比光谱“无预处理”建立模型约为50％的校正集正确率，单独经过“矢量归一化”或“二阶导数(25点平滑)”处理后正确率均没有提高，但用“二阶导数（25点平滑）+矢量归一化”复合预处理后正确率得到极大的提高;对不同储藏时间的群体比较显示:利用该近红外光谱聚类分析法可以将储藏18个月的陈种子与新收获种子和储藏5个月的种子准确区分，校正集和预测集分类正确率均为100％;而储藏5个月和新收获的种子的校正集分类正确率为73.7％。由此可见，近红外光谱法可用于单粒水稻种子品种陈化度鉴别。　　3.高通量鉴别F1种子真伪性的基础问题初步研究:为了实现近红外光谱技术高通量鉴别F1种子真伪性的目标，论文开展F1种子成分直链淀粉和蛋白质含量的遗传以及稳定性研究。结果显示，相比蛋白质含量，F1种子直链淀粉含量受双亲基因型效应的影响更大，并且大部分组合中F1与双亲种子直链淀粉含量之间均有显著性差异;两者含量均受结实率高低影响，随着结实率的增加，直链淀粉和蛋白质含量分别呈增加和减少变化趋势，但直链淀粉含量受结实率的影响较小。因此，水稻种子直链淀粉含量作为高通量鉴别F1种子真伪性的检测对象可靠性高于蛋白质。　　本文建立的近红外光谱聚类分析方法能快速、准确、无损鉴别水稻种子品种真伪性和陈化度，为解决种子混杂和区分种子新陈度提供了一种新方法;对F1种子基础问题的研究为近红外光谱技术高通量鉴别F1种子真伪性提供了重要的理论依据。