本发明公开了一种冬小麦全氮含量预测方法，基于无人机遥感技术获取RGB和多光谱的光谱特征和纹理特征进行数据融合作为模型输入特征构建基于堆叠方法的集成预测模型进行预测。RGB和多光谱的光谱特征和纹理特征数据融合作为模型输入特征的方式，能够产生更高的预测精度；基于堆叠方法的Stacking集成学习模型可以整合多个基础学习模型的优点，弥补单一模型的局限性和不足，在回归预测中产生的结果具有更好的鲁棒性和泛化能力，结果表明，基于多源光谱特征和纹理特征融合以及集成学习方法能提高冬小麦TNC的预测精度，可成功估算抽穗期不同氮肥处理下冬小麦的TNC，可为评价不同氮肥处理下冬小麦的TNC提供数据支持。