La salinidad del suelo afecta la absorción de nutrientes por el algodón. La etapa de brotación del algodón es un período muy importante en el proceso de siembra del algodón y afecta directamente el rendimiento del algodón. El estado nutricional de la etapa de brotación afecta directamente los espectros de reflectancia de las hojas del dosel de algodón. Por lo tanto, es de gran importancia monitorear de manera no destructiva el estado nutricional de la etapa de brotación del algodón en suelos salinizados a través de técnicas espectroscópicas y realizar medidas de gestión correspondientes para mejorar el rendimiento del algodón. En este estudio, se establecieron plantas en macetas con diferentes tasas de aplicación de nitrógeno para obtener las curvas espectrales de reflexión de las hojas en la etapa de brotación del algodón, analizar sus características espectrales bajo diferentes tasas de aplicación de nitrógeno y establecer modelos espectrales de estimación de la densidad de clorofila. Los resultados son los siguientes: en el espectro de eliminación de continuo de la etapa de brotación del algodón, el punto más bajo del valle de absorción cerca de 500 nm se desplazó en dirección de onda corta con un aumento en la tasa de aplicación de nitrógeno. La reflectancia media entre 765 y 880 nm fue significativamente diferente entre el algodón estresado por nitrógeno y el algodón no estresado por nitrógeno. La reflectancia promedio de la banda del infrarrojo cercano, las profundidades de valle de absorción cerca de 500 nm y 675 nm, la primera derivada de la reflectancia de 710 nm, y las segundas derivadas de la reflectancia de 690 nm y 730 nm aumentaron con el aumento en la aplicación de nitrógeno y la densidad de clorofila, y se observaron correlaciones significativas con la densidad de clorofila. Estos parámetros se modelaron utilizando métodos de regresión de vectores de soporte (SVR) y redes neuronales artificiales (ANN), dos algoritmos comúnmente utilizados en el campo del aprendizaje automático. Los coeficientes de determinación de los tres modelos de clorofila a través de los modelos ANN fueron 0.92, 0.77 y 0.94 para el conjunto de modelado y 0.77, 0.69 y 0.77 para el conjunto de verificación. La relación del cuartil con el error cuadrático medio (RPIQ) del modelo ANN fue mayor que 2.2, y la relación del error estándar del valor medido con el error estándar del predicho (SEL/SEP) fue cercana a 1, lo que indica que los modelos de estimación de la densidad de clorofila construidos basados en el algoritmo ANN tenían una sólida capacidad de predicción. Nuestro modelo podría estimar con precisión la densidad de clorofila de las hojas en la etapa de brotación del algodón.