本发明提供一种基于高光谱的茶树冠层叶片氮素估算方法，首先利用Savitzky‑Golay方法对茶树冠层的原始光谱数据进行平滑处理，以减少随机噪声并提高信噪比；然后，将原始光谱通过样条插值转换为1nm间隔的600个波段以确保计算的连续性和方便性；紧接着对处理后的光谱进二阶导数处理，再将导数光谱计算归一化差异光谱指数（NDSI）并计算其与所测氮素之间的皮尔逊相关系数(PCC)，通过对相关系数最高20个指数进行主成分（PCA）分析，最后将PCA得分前10的主成分作为参数构建多元线性回归模型，用来预测茶树冠层叶片的含氮量（LNC）。在多个茶园的预测实验表明，该模型表现出良好的预测效果，与实际氮素含量较为接近，泛化性能较好。