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定量监测作物生理生化成分状况是国内外近年来农业遥感的重要研究领域。利用无损、快速、准确、实时的方法来估测作物的生理生化成分是精准农业发展的关键技术之一。本研究以烤烟品种云烟87为对象,基于不同年份,不同光质、光强和光照时间的大田试验,在叶片的尺度上,运用光谱分析技术,从海量高光谱信息中挖掘有效信息,探索了指示烤烟叶片氮素、烟碱和色素状况的敏感光谱参数和核心波段,进而建立准确性高、普适性强的烤烟叶片氮素、烟碱和色素指标的监测模型,从而为空间遥感信息的解析利用提供理论基础,为烤烟氮素、烟碱和色素含量的实时监测和精确诊断提供有效的技术支撑。首先研究了不同光照条件对烟叶生长过程中氮素、烟碱和色素动态积累及对烤后烟叶品质的影响。结果表明：改变自然状态下的光质、降低光照强度或减少光照时间,均可导致烤后烟叶中有机酸总量上升,但同时也均降低了中性致香物质的总量。覆盖不同颜色滤光膜的光质处理在烤烟生长中后期均提高了叶片总叶绿素a,叶绿素a+b和类胡萝卜素含量。黄光比例的增加可在整个大田生育期提高烟叶中烟碱含量,降低总氮含量。红光比例的增加,提高了烤后烟叶中总氮和钾含量,同时降低了总糖、还原糖、烟碱、淀粉和石油醚提取物的含量。不同程度的光强处理均使烟叶中总氮含量升高,并降低了烤后烟叶中的烟碱含量；中度和重度遮荫(S2,S3)则提高了烤后烟叶中的总氮含量和中部叶的钾含量,并降低了中部叶的淀粉含量。不同生育期遮荫,减少正常光照时间,均促进了烟叶中烟碱、氮素和色素含量的增加；而大田生育期全部遮荫(T3)则明显降低了烤后烟叶中还原糖、总糖、淀粉和石油醚提取物的含量,同时提高了烤后烟叶中总氮和钾的含量。不同的光线试验结果可为实际生产中改善烟叶品质提供理论指导。基于不同光照处理下烤烟叶片中氮素、烟碱和色素等氮化物含量变化同光谱反射率的关系,首先利用减量精细采样法,系统分析了不同光质条件下350-2500nm光谱范围内任意两波段的光谱反射率组合构建的归一化植被指数(NDVI),比值植被指数(SRI)同烤烟叶片中氮素状况的定量关系,并构建了基于敏感指数和核心波段的烤烟叶片氮素状况监测方程。结果显示：预测烤烟叶片中氮含量的最佳光谱指数为NDVI (1970,650)和SRI(590,1980),核心波段为590nm,650nm,1970nm,1980nm,核心波段范围主要集中在可见光和短波红外范围内。基于敏感光谱指数(NDVI (1970,650)和SRI(590,1980))建立了不同类型的氮含量预测模型(线性模型,逐步回归模型和BP神经网络)并用另一年份的独立试验数据对模型进行了检验,模型的精确度和稳定性均较好,以BP神经网络最佳,可用来预测不同光质条件下的烟叶氮含量。在阐明不同光强试验条件下不同生育期烤烟单叶光谱反射率和烟碱含量变化的基础上,分析确立了基于烤烟单叶高光谱参数监测叶片烟碱含量的可行性。结果表明：旺长期不同光强处理间的光谱反射率差异最为明显,烤烟叶片光谱反射率随着遮荫程度的增加而降低。建立的新的预测烤烟叶片烟碱状况的最佳光谱指数为NDVI (2150,610)和SRI(450,500),核心波段为450nm,500nm,610nm和2150nnm,敏感波段主要集中在可见光波段和短波红外波段。根据敏感光谱指数NDVI (2150,610)和SRI(450,500)所建立的四种预测烟碱含量的模型中(线性模型NDVI (2150,610)和SRI(450,500),逐步回归模型,BP神经网络),决定系数R2分别为0.796,0.810,0.842,和0.968,均方根误差RMSE依次为0.784,0.958,0.883和0.109。说明高光谱遥感可用来快速、无损、准确地监测烤烟叶片的烟碱含量和遮荫状态。在叶片尺度上系统分析了不同光照时间处理下350-2500nm光谱范围内任意两波段组合构建的归一化植被指数NDVI,比值植被指数SRI和差值植被指数与叶绿素a含量的定量关系,并进一步建立了叶绿素a的监测模型。结果表明：烤烟叶片叶绿素a含量的敏感波段主要存在于可见光区域和短波红外区域。估算叶绿素a含量的最佳光谱指数分别为NDVI(470,440), SRI (580,2090)及DSI(440,470),核心波段为440nm,470nm,580nm和2090nm。基于三个新的光谱指数NDVI(470,440), SRI (580,2090)及DSI(440,470)所构建的不同类型(线性,指数,对数,幂和BP神经网络)的叶绿素a含量预测模型中,以线性模型和BP神经网络模型的预测效果较好,其决定系数R2分别为0.877,0.862,0.877和0.952,RMSE分别为0.877,0.301,0.472和0.065。表明利用光谱指数的线性模型和BP神经网络模型可预测烤烟叶片中叶绿素a含量,其中以BP神经网络的预测效果最为准确,稳定性最强。研究结果可为快速无损监测烤烟叶片色素状况提供了新的技术途径和波段选择。