简介： 本发明公开了一种基于典型相关系数的近红外光谱信息提取方法，包括：步骤1，获取烟叶的原始近红外光谱以及化学值；步骤2，剔除原始近红外光谱中的异常光谱以及化学值中的异常值；步骤3，将近红外光谱划分为若干光谱段，在每个光谱段内，对近红外光谱与化学值进行典型相关分析，计算典型相关系数；步骤4，选取阈值，对典型相关系数大于阈值的波长点进行PLS建模。本发明提供的基于典型相关系数的近红外光谱信息提取方法，能够提高近红外光谱的解释能力，消除近红外光谱信息的多重共线性，提高利用近红外光谱预测化学成分模型的稳定性。