本发明提出基于RGB图像融合特征的小麦叶层氮含量估测方法，步骤包括：采集小麦冠层RGB图像和实测小麦叶层氮含量；首先，进行RGB图像预处理，计算可见光植被指数；其次，利用离散小波变换方法实现水平方向、垂直方向和对角方向的多尺度小波纹理特征提取；再次，利用卷积神经网络提取RGB图像深层特征；最后，构建基于融合特征的粒子群优化支持向量回归模型估测小麦叶层氮含量。本发明的方法估测精度高、特征鲁棒性强，适用于小麦全生育期，同时也是目前第一次提出综合RGB图像的可见光植被指数、小波纹理特征、优选的深层特征构建融合特征来估测小麦叶层氮含量的方法。