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以关中地区冬小麦为研究对象,无人机为平台搭载的UHD185成像光谱仪获得冬小麦农田高光谱影像,并从中提取波段信息,以传统光谱指数和新光谱指数为自变量构建预测模型,比较模型精度并制作冬小麦叶片叶绿素含量分布图。结果表明:各预测模型中以新光谱指数构建的预测模型精度明显高于传统光谱指数模型,其中,SPAD-NDSI模型精度最高(R~2=0.6308,RMSE=1.9766);通过反演叶片叶绿素分布图并对填图结果进行检验可知,SPAD-NDSI模型填图效果最佳(R~2=0.7013,RMSE=1.4548)