氮平衡指数(NBI)是反映作物长势的重要指标之一。通过测量NBI可以快速监测作物氮肥盈亏状况,为农业生产和管理提供精准信息。本文以无人机高清数码影像和高光谱遥感数据,以及地面实测大豆NBI数据为基础,分析大豆从开花期到成熟期,原始光谱和红外、近红外波段的导数光谱与NBI的相关性,筛选敏感波段并计算植被指数。采用经验模型法构建NBI反演模型,通过分析验证模型的决定系数(R~2)和均方根误差(RMSE),得出最佳反演模型。结果表明:大豆NBI与导数光谱反射率的相关性好于与原始光谱反射率的相关性;本文筛选的14个植被指数中,除了导数光谱光化学植被指数与大豆NBI呈不显著相关外,其余13个植被指数与大豆NBI呈极显著相关;利用13个植被指数构建NBI反演模型,并分析模型反演精度,结果显示,利用导数光谱差值植被指数构建NBI反演模型的精度最高,R~2和RMSE分别为0.771和3.077,利用该模型生成大豆典型生育期NBI分布图,能够反映大豆的长势状况。通过多载荷无人机获取的高清数码影像和高光谱遥感数据进行NBI估算,能够实时、动态、非破坏性、快速有效地监测大豆氮素营养状况,可为大豆氮肥精确管理提供简便实用的方法。