氮素管理是监测作物生长、产量和品质的重要参数。小麦生产中的先进控制管理一般要求对氮素进行无损快速测定。本试验旨在优化氮素水平以提高经济产量,研究不同生育期小麦光谱数据与氮素含量的关系,并建立预测氮素状况的回归方程。研究了不同施氮量下氮素含量与冠层高光谱反射率之间的定量关系,并以经济产量作为优化施氮水平的依据。本研究于2017年和2018年在中国北京国家节水灌溉工程研究中心大兴试验研究基地进行。结果表明,N1（180 kg/ha）处理的有效穗数、无效穗数、籽粒数、千粒重、产量kg/ha等产量构成因子均达到最大值。其它农艺指标（叶面积指数、叶绿素含量、株高）在N4（560 kg/ha）值最高,但对经济产量贡献不大。因此,建议以180 kg/ha施氮量为最佳,以获得较高的经济产量。敏感带539 nm在拔节孕穗期的预测精度最高,最大决定系数（R~2）最低,均方根误差（RMSE）和相对误差（RE%）（0.546,0.424,12.234）。697nm波段的预测模型精度最高,R~2最大,RMSE和RE%最低（0.609,0.406,16.033）。700nm波段的预测模型的R~2最大,RMSE和RE%最低（0.875,0.489,22.445）的价值。拔节孕穗期光谱指数NDV1canste（归一化差分植被指数casnte）的预测精度最高,R~2最大,RMSE和RE%最低（0.741,0.411,13.013）;m ND705（修正归一化差分705）的预测精度最高,RMSE和RE%最低（0.741,0.411,13.013）,孕穗期0.41,13.013)。在抽穗成熟期,NDVI2的R~2、RMSE和RE%值在2018年的准确度最高（0.824,0.356,16.376）;在整个生育期,ND705（标准差705）的准确度最高,R~2、RMSE和RE%值最高（0.90,0.389,16.453）。因此,这些高光谱预测模型是预测冬小麦不同生育期氮素含量的最佳模型。