为了探索分数阶微分在高光谱估算小麦叶片含水量上的可行性,在农田尺度上,利用春小麦野外光谱数据与实测叶片含水量数据,以0.2阶为步长,计算光谱0~2阶微分,并分析其与小麦叶片含水量的相关性,再利用连续投影算法(SPA)从通过0.01水平显著性检验的波段中筛选出估算叶片含水量的最佳波段组合,并建立估算春小麦叶片含水量的反射传播(BP)神经网络模型。结果表明:分数阶微分可以细化小麦叶片含水量与光谱数据相关性的变化趋势;分数阶微分处理后,相关系数通过0.01水平显著性检验的波段数量呈现先增后减的趋势,在不同的波段范围内,分数阶微分的最佳阶数也有所不同;SPA筛选出的敏感波段基本上集中在红光、近红外波段范围内,1.2阶微分后水分敏感波段数最多,达到13个;所建立的模型中,基于1.8阶微分建立的6-4-1结构的BP神经网络模型为最佳模型,其建模组均方根误差为0.701,决定系数为0.751,验证组的均方根误差为0.227,决定系数为0.917,相对分析误差为3.253,说明了分数阶微分后的模型稳定性和预测能力较整数阶微分得到明显的提升,可为高光谱定量反演春小麦叶片含水量提供参考。