本发明公开了一种基于光谱与RGB‑D融合图像的小麦氮积累量预测方法，属于精准农业技术领域。该方法根据RGB图像与深度图像对应像素之间的相关性，提出RGB图像与深度图像的像素级融合算法；通过构建结合小麦冠层颜色与结构信息的特征参数，对单一光谱特征预测小麦叶层氮积累量(Leaf layer nitrogen accumulation，LNA)和地上部氮积累量(Shoot nitrogen accumulation，SNA)的模型进行补偿，建立基于多维特征的预测模型。克服了光谱技术在预测小麦氮积累量时忽视冠层结构各向异性特征，导致预测结果精度低、不稳定等弊端，冠层结构特征的加入对基于光谱预测氮积累量模型进行了有效补偿，预测模型具有更好的精度与稳定性。