本发明公开了一种融合人工智能和光谱技术的甘薯叶片氮含量预测方法，包括甘薯叶片成像光谱的提取、变换、归一化等过程；本发明中甘薯叶片光谱的氮含量检测方法依赖于卷积神经网络，相较于传统的人工测量手段更加高效准确，与传统模型相比具有更高的准确性和适用性，在图像处理等多个领域拥有相对优势。同时本方法设计了两个全连接层，经优化对比增加了甘薯叶片氮素含量预测的准确性，实验数据分析结果表明，方法预测的甘薯叶片氮含量数据的准确度达到了78％，误差保持在3％以内，具有氮含量检测快，误差范围小的特点。