摘要：苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量（LNC）,从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_（△EFG）显著相关以及面积归一化植被指数（S_（△CDE）-S_（△FGH））/（S_（△CDE）＋S_（△FGH））不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率K_（ge）、K_（gprv）,光谱特征曲线面积S_（△ABC）、S_（△BCD）,面积比值植被指数S_（△CDE）/S_（△ABC）、S_（△CDE）/S_（△BCD）、S_（△DEF）/S_（△ABC）,面积归一化植被指数（S_（△CDE）-S_（△ABC））/（S_（△CDE）＋S_（△ABC））、（S_（△CDE）-S_（△BCD））/（S_（△CDE）＋S_（△BCD））和（S_（△DEF）-S_（△ABC））/（S_（△DEF）＋S_（△ABC））可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的。通过检验,最终确定基于S_（△CDE）/S_（△ABC）、（S_（△CDE）-S_（△ABC））/（S_（△CDE）＋S_（△ABC））和（S_（△DEF）-S_（△ABC））/（S_（△DEF）＋S_（△ABC））所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型。

关键词：苹果 高光谱遥感 光谱特征 叶片全氮含量 

单位：河南工程学院土木工程学院; 郑州451191; 国家农业信息化工程技术研究中心; 北京100097; 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院; 北京100083