采用灰色理论对冬枣叶片氮素含量和光谱反射率之间进行了灰度关联分析，分析结果显示波长560，678以及786 nm处的光谱反射率（G560，R678，NIR786）与冬枣叶片氮素含量之间的灰色关联度最高。利用上述三个特征波段光谱反射率计算得到的植被指数共计9个。进一步运用灰色系统理论分析了九种植被指数与叶片氮素含量的灰色关联度，结果显示：归一化植被指数（NDVI）、绿色比值植被指数（GRVI）、归一化差异绿度植被指数（NDGI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）和组合归一化植被指数（CNDVI）等5个指数与叶片氮素含量的灰色关联度较高。利用3个特征波段的光谱反射率和5个关联度较高的植被指数，分别采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）以及GM（1，N）模型建立了冬枣叶片氮素含量预测模型。结果表明，采用特征波段光谱反射率（G560，R678，NIR786）建立的冬枣叶片氮素含量GM （1，N ）模型的精度最高，预测 R2达0.928，验证 R2达0.896。