【摘要】【目的】探明高光谱遥感技术反演葡萄叶片叶绿素含量的可能性，构建葡萄叶片叶绿素含量反演模型，为快速且无损估测葡萄长势提供技术参考。【方法】以西南山区成熟期葡萄叶片为研究对象，同步获取冠层叶片高光谱数据和SPAD值，研究不同分数阶微分光谱（0.0～1.4阶，步长0.2）反演葡萄叶片SPAD值的能力，构建多个基于特征波段和光谱指数的单因素模型及基于连续投影算法的多因素模型。【结果】不同SPAD值葡萄叶片原始光谱曲线整体一致，在可见光区域反射率较低而在近红外区域反射率高；可见光、近红外区域反射率与SPAD值分别呈反比和正比；随着阶数上升，特征波段由近红外向红边靠近，光谱指数由近红外与蓝光组合变更为近红外与绿光组合，单因素模型建模变量相关性呈先升后降趋势，在0.6阶达峰值；除0.6阶与0.8阶外，其余分数阶微分光谱单因素模型建模变量均为DSI；多因素模型优于单因素模型，机器学习算法可提升传统回归模型精度，所有模型以0.6阶下SPA-GA-XGBoost回归模型精度最优，其建模与验证R~(2)分别为0.79和0.75，相应均方根误差（nRMSE）分别为15.54%和14.45%。【结论】分数阶微分变换在葡萄叶片SPAD值反演方面具有较大潜力，特定分数阶下，光谱指数优于特征波段，GA-XGBoost算法能产生较好的建模效果。