综合使用光谱技术对作物养分进行实时、 有效诊断, 有助于作物的精准管理、 保障产量和减少环境污染, 提高肥料利用率, 并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径。 光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标, 然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响, 估测结果不尽满意。 为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干扰能力和敏感性, 于2020年在内蒙古玉米种植典型区域进行不同氮梯度的田间试验, 在玉米的四个关键生育时期获取叶片的光谱反射率和叶绿素值, 通过建立基于面积的光谱指数和叶片叶绿素值的关系模型并进行光谱指数的优化及评价。 结果表明, 生育时期对面积光谱指数与叶片叶绿素值的关系有显著影响。 前人研究的基于面积的光谱指数在玉米苗期时对于叶片叶绿素含量的估测效果较差, 而对抽雄期叶片叶绿素含量的估测效果最佳。 基于优化算法构建的面积光谱指数显著提高了光谱指数对叶片叶绿素含量估测的准确度和稳定性, 基于优化算法的优化三角形植被指数(OTVI)、 优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)和优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在不同生育时期上比前人研究的面积光谱指数具有更强的叶绿素含量估测能力, 估测模型的决定系数R²在0.94~0.99之间。 与优化三角形植被指数(OTVI)和优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)相比优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在估测春玉米不同生育时期叶片叶绿素含量方面更为稳定, 预测模型验证结果的决定系数R²为0.94, 并且验证误差最小, RMSE和NRMSE%分别为2.29%, 3.94%, 模型估测值与实测值的验证斜率为0.996, 接近1。 综上所述, ONDDA是一个实用且适合于估测不同生育时期叶片叶绿素含量的面积光谱指数。