【摘要】为提高枣树种植过程中施用氮肥的精准性，本研究以南疆重要经济作物骏枣（Ziziphus jujuba Mill.）为研究对象，通过对枣树叶片原始光谱和一阶微分光谱与全氮含量的相关性进行分析，利用光谱敏感变量构建植被指数作为衍生变量，再以衍生变量作为变量建立多种线性和非线性的氮素含量预测模型，并对氮素含量预测模型进行精度检验。结果显示：基于枣树原始光谱和一阶微分光谱的模型拟合决定系数均大于0.75，原始光谱变量的预测效果整体好于一阶微分光谱；预测效果最好的是基于原始光谱变量4的幂函数模型：Nit=1.097x~(0.735),R~2为0.821,RMSE为0.024 5。研究表明，建立的氮素含量预测模型能够实现基于高光谱反射率特征对枣树氮素的较好监测效果，能够作为枣树营养素诊断的重要理论依据。