[目的]利用近地可见光成像传感器监测棉花生长发育过程中的主要生长信息。明确估测棉花冠层和叶片氮素状况的最佳光谱和颜色参数,建立图像透光率和图像截获的光合有效辐射分量估测叶面积指数和冠层截获和吸收的光合有效辐射分量的定量模型,为精准监测技术提供新的理论基础和技术支撑。[方法]本研究用各种仪器和破坏性取样方法从不同年份不同处理的田间试验采集数据。(1)通过分析颜色参数、原始光谱及由两波段构建的比值、归一化差值和差值指数与氮素营养指标的相关关系,筛选出对氮素营养诊断敏感的颜色参数、波段和光谱指数,进而建立估测的定量模型,并根据决定系数和估计标准误对模型进行优选。(2)通过分析透光率和冠层截获的光合有效辐射分量的日变化判断图像测定适宜的时间段；比较分析不同仪器测量的透光率或冠层截获的光合有效辐射分量；用图像透光率和图像截获的光合有效辐射分量两个参数分别建立叶面积指数和冠层截获和吸收的光合有效辐射的估算模型。建立的所有模型均用独立的数据样本进行验证,选用决定系数、均方根误差和相对均方根误差等指标综合评定。[结果]通过上述方法的研究和分析,获得以下几个方面的研究结果：(1)棉花单叶氮素营长监测。不同传感器对叶绿素和氮素最敏感的波段分别为R710和R；光谱指数与叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的相关性比原始光谱好,而且以蓝光和红光波段组成的差值指数(DI和R-B)的预测能力最佳；DI所建棉花叶片Chl a+b、Chla、Chlb、N和SPAD读数的预测模型的预测误差分别为0.0058、0.0050、0.0018和2.3002 mg g-1和4.9736(分别为均值的18.39%、19.47%、30.33%、11.69%和8.45%),预测精度R2分别为0.7965、0.7582、0.6608、0.7019和0.7338；R-B所建模型的预测性比DI差,对Chl a+b的预测精度最高(R2=0.7400),而预测Chl b的精度最低(R2=0.5653)。基于CIE 1976 L*a*b*颜色模型的颜色参数b*和HSI颜色模型的S是2种传感器与叶绿素、氮素浓度和叶色关系较好的颜色参数；b*对叶绿素、氮素浓度和SPAD读数的预测能力稍逊于DI,预测误差和精度都与DI的比较接近；而饱和度S值的预测RRMSE最大,整体预测精度小于0.62。(2)棉花冠层叶片氮素营养估测。在可见光波段,冠层反射率随着冠层叶片氮素含量的增加而降低,且叶片含氮量的光谱敏感波段主要位于绿光和红光区域；与棉花冠层叶片含氮量的拟合效果最好的两种传感器的光谱指数为差值指数DI(R580,R680)和G-R,而颜色参数则分别为b*和H,同一传感器以光谱指数的拟合效果优于颜色参数,不同传感器以MSI200数据的拟合效果优于数码相机；利用独立试验资料检验所建模型的估测性能表明,差值指数对棉花冠层叶片氮素的预测能力优于比值指数和归一化差值指数,DI(R580,R680)和G-R所建模型的估测精度最高,分别为0.8131和0.7636。(3)棉花叶面积指数估测。在太阳高度角最大且变化最小的正午时段,数码相机测量的图像透光率与线性光量子传感器测量的冠层透光率较一致且相对稳定；图像透光率能反映除吐絮期以外各时期的冠层透光状况,但是当LAI大于5时图像透光率出现饱和；综合分析2009和2010年数据,建立了图像透光率估测LAI的模型(R2=0.8438,SE=0.5605)；利用2007年独立试验资料检验估测模型的性能,模型检验的拟合度较高(R2=0.8767)且预测误差较小(RMSE=0.4305),当LAI>5时模型的预测能力降低；数字图像、LAI-2000和破坏性取样3种方法测量的LAI值之间均呈现显著的线性相关(R2>0.85),但是图像透光率的饱和性致使当LAI>5时明显低估叶面积指数。(4)棉花冠层截获和吸收的光合有效辐射分量的估测。明确了正午时段的图像截获的光合有效辐射分量能够反映棉花冠层截获和吸收的光合有效辐射；利用2010年试验数据建立了fCover和fIPARimag参数估测截获和吸收的光合有效辐射分量的定量关系模型,决定系数大于0.93；并用2009年数据进行检验和评价,发现fIPARimag的预测性能优于fCover。[结论]可以利用可见光成像传感器的光谱和颜色参数定量估测棉花冠层和单叶的氮素营养状况；用图像分量构建的图像透光率和图像截获的光合有效辐射分量参数能够有效估测叶面积指数和冠层截获和吸收的光合有效辐射分量。