传统活力检测方法存在操作复杂、耗时长、可重复性差、对种子造成损伤且不可逆等不足，基于此，提出一种基于光声光谱结合最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)的稻种活力快速、无损检测方法。在温度为45 ℃、相对湿度为90%的条件下，对南粳46(粳稻)和内5 优8015(杂交稻)进行高温高湿人工老化处理，依次老化0，24，48，72，96 h，获得不同活力的稻种；采集2类稻种光声光谱数据，总计100份，其中校正集样本60个，预测集样本40个；采用小波包对原始光谱数据进行预处理，通过协方差分析和主成分分析(PCA)对光谱进行降维；分别通过偏最小二乘回归(PLSR)、反向传播神经网络(BPNN)和LS-SVR 建立稻种活力预测模型。其中，采用协方差分析结合LS-SVR 建立的模型性能最优，该模型不仅适用于单一稻种，而且适用于不同种类稻种活力的预测。研究表明，采用光声光谱技术结合LS-SVR 对稻种活力进行测定是可行的，且所建模型在稻种活力预测方面具有较好的预测精度，为便携式水稻活力光声光谱仪的研制提供了理论依据。
