El tomate cherry tiene un importante valor económico y un mercado cada vez más amplio, y el contenido de clorofila de las hojas de tomate cherry puede reflejar directamente la capacidad fotosintética de la planta, y así reflejar indirectamente su estado de crecimiento. Por lo tanto, este documento propone un método de detección de regresión para la clorofila en las hojas de tomate cherry mediante la combinación de aprendizaje automático y tecnología hiperespectral para realizar una detección no destructiva, rápida y más precisa.