本文运用太赫兹时域光谱技术对苜蓿牧草种子的光谱特性进行了测试,结合多种多元统计方法对牧草品种进行了鉴定识别。在此基础上对数据模型的优化进行研究,并结合样品的化学组成含量和统计方法进行了机理的探讨与分析,最后对数据库建立的可行性进行了研究。1.利用透射式太赫兹时域光谱系统对苜蓿牧草种子进行了实验测试,发现在频域谱所确定的有效频率范围内,吸收系数和折射率谱都存在着差异,但是差异性较小无法作为有效的鉴别依据和判别标准,所以为了建立一种牧草鉴别的判别标准,本文结合多种统计分析的方法对光谱数据进行更加深入的分析。2.首先结合偏最小二乘法对草原2号、草原3号、甘农3号、甘农4号、甘农7号和甘农8号这6种同年份样品进行模型建立,得出折射率数据可以使预测精度更高,因此选择预测精度较高的折射率数据进行系统聚类分析的计算,结果表明这种方法可以将草原和甘农这两个系列进行有效的分离,但这种分离同样无法作为鉴别标准。3.为了能更好的对牧草品种进行分类,本文通过3种偏最小二乘法得到各自预测精度最优的频段,然后对所选的频段下的数据进行分类效果的检验,结果表明预测精度越高,分类的效果越好。4.本文结合主成分分析和牧草种子的生物化学特性对太赫兹时域光谱技术探测物质的机理进行了初步的探索。通过分析,本文认为牧草种子及种间差异的主要影响因素是蛋白质含量,其他组分也有一定的影响。5.最后,为了建立苜蓿牧草种子的数据库,本文用两种判别分析分别建立数据库模型,并用这两个模型对未知品种进行判别分类,结果显示,两种方法对未知品种的分类结果完全相同,正确率达到了87.5%,这就表明利用判别分析这种统计方法是可以建立苜蓿牧草种子数据库的,这对于苜蓿牧草的大数据库建立打下了一定的基础,也指明了一种较为可行的方向。