摘要：【目的】研究基于不同传感器的叶片叶绿素含量监测方法,探索建立轻简、高效的柑橘叶绿素含量监测技术。【方法】以枳砧纽荷尔脐橙当年生春梢叶片为试材,采用便携式地物光谱仪Field Spec4、数字图像技术、荧光及多酚含量测量仪Multiplex？Research和SPAD 502分别获取叶片光谱反射率、图像信息、荧光值和叶绿素含量,分析各数字化指标、叶片光谱指标、荧光值与叶绿素含量（SPAD值）的相关性。基于不同指标采用偏最小二乘法（partial least squares regression,PLS）及内部交叉验证构建叶绿素含量定量反演模型,并进行模型精度检验以及各传感器监测叶片叶绿素含量的可行性评价。【结果】基于地物光谱仪Field Spec4、荧光及多酚含量测量仪Multiplex？Research、数字图像技术获得参数信息与叶片叶绿素含量均呈极显著相关,模型拟合度较好,相关系数均在0.7以上。其中,通过地物光谱仪获取的532 nm、586 nm与705 nm特征波段光谱数据经一阶导数（FD）预处理建立的偏最小二乘法（PLS）预测模型效果最优,MRE=1.80%,RPD=3.801。其次为基于数字图像分析技术以G-B作为特征参数建立一元二次回归模型,MRE=1.98%,RPD=3.946。以及基于荧光及多酚含量测量仪Multiplex？Research获取的特征荧光参数建立PLS模型,MRE=2.37%,RPD=4.807。【结论】地物光谱仪、Multiplex？Research、数字图像技术均可应用于纽荷尔脐橙叶片叶绿素含量的估测。其中,以地物光谱仪Field Spec4预测精度相对最优,Multiplex？Research便捷程度最高,数字图像技术用于大批量样品的测定操作性相对较强。