枸杞是宁夏回族自治区的地理标志产业,是宁夏走向世界的一张“红色名片”,对宁夏的经济发展具有重大战略意义,而叶绿素含首先采用Savitzky-Golay滤波器对光谱反射率曲线进行了平滑处理,之后对平滑后的反射率数据量是衡量枸杞光合能力、反映枸杞生长状况的重要指标。为在实际的农业生产中快速、精确的监测枸杞的生长信息,估测枸杞产量,为大面积农田作物生产提供管理调控的科学依据。本研究以盛果期枸杞叶片叶绿素含量为研究对象,利用无人机搭载高光谱相机获取高光谱图像,提取枸杞叶片反射率构建叶绿素含量反演模型并进行验证。利用无人机搭载高光谱摄像仪获取了位于宁夏回族自治区同心县枸杞种植基地盛果期枸杞冠层的高光谱图像,地面采用快速SPAD（Soil and Plant Analyzer Development）测定仪同步获取能反映作物叶片叶绿素含量的SPAD值,对高光谱影像进行预处理后提取得到枸杞冠层光谱反射率数据R,对原始光谱反射率数据R采用一阶导数R’、对数Log（R）、归一化N（R）、对数的导数Log（R）’及归一化后的导数N（R）’共五种光谱变换方式进行了处理;分别对六种光谱反射率数据采用随机蛙跳（RF）和主成分分析（PCA）算法进行了特征提取,并计算了基于原始光谱数据的植被指数和基于一阶导数光谱数据的光谱参数,采用相关性分析,筛选出了对SPAD值相关性较高的植被指数和光谱参数;构建了基于偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）、反向传播神经网络（BPNN）的SPAD值估算模型,对比了基于不同光谱变换方法和不同特征提取算法的模型估算精度;最后利用MATLAB设计了基于最优特征提取算法及最优模型的SPAD值预测系统,并利用ENVI制作了研究区SPAD值的空间分布图。结果表明,无人机高光谱反演枸杞冠层SPAD值的精确度较高,实现了大田枸杞SPAD值的快速、无损检测,为监测用以指导枸杞施肥调控的叶绿素含量提供了新的技术手段。研究得到的主要结论如下:（1）在五种光谱变换方法中,一阶导数变换在提高光谱数据与SPAD之间相关性的效果最为稳定,其次为对数光谱的一阶导数变换。（2）光谱反射率数据与SPAD值的相关性分析表明,对SPAD值变化敏感的特征波长为712nm、716nm、720nm。（3）对比两种特征提取算法发现,基于PCA特征波段提取算法的建模效果更好,其中,PCA-PLSR模型相比RF-PLSR模型的R2提高了 10%。PCA-BP模型相比RF-BP模型的R2提高了74.4%（4）在10种光谱参数中,最小振幅λmin表现出与SPAD值较高的相关性,相关系数达到了-0.546;在5种植被指数中,MCARI（修正型叶绿素吸收植被指数）与SPAD值有相关性,相关系数为0.455。（5）在3种SPAD值预测模型中,PLSR模型的预测效果最好,其中,基于一阶导数光谱的3个主成分建立的PLSR模型的估算精度最高,验证集R2达到了 0.877,BP其次,验证集R2为0.732,在SVR模型中R2为0.637。（6）利用MATLAB GUI工具设计了电脑端枸杞冠层SPAD值预测图形用户界面。制作并分析了研究区枸杞冠层SPAD值空间分布图发现,研究区枸杞SPAD值处于正常水平,枸杞长势良好;