La detección precisa y oportuna del contenido de fósforo en las hojas (LPC) es extremadamente importante para la gestión de la fertilización en el crecimiento y rendimiento de los cultivos. Este estudio tuvo como objetivo establecer un modelo de estimación de LPC en algodón basado en datos hiperespectrales. En condiciones experimentales de campo con diferentes tratamientos de fósforo, se midieron los datos espectrales y el LPC. Se analizaron las características espectrales de diferentes cultivares de algodón y hojas con contenido de fósforo variable. Se calcularon índices espectrales optimizados más correlacionados con el fósforo utilizando combinaciones de bandas arbitrarias mediante la transformación de Orden Diferencial Fraccionario (FOD). Luego, se estableció el modelo de estimación basado en bosque aleatorio (RF) para el LPC del algodón. Los resultados de la investigación indicaron que (1) los cambios espectrales de 24 cultivares de algodón eran básicamente consistentes, y las diferencias espectrales entre los cultivares se hicieron más evidentes en la región espectral de 760-960 nm; (2) en la región visible, la reflectancia del algodón bajo diferentes tratamientos de fósforo no mostró una regularidad obvia, mientras que en NIR, la reflectancia del algodón aumentó con el incremento del contenido de fósforo, mostrando una cierta diferencia en fósforo; (3) el modelo RF que utilizó un índice espectral de diferencia (DSI) tuvo el mejor rendimiento para las estimaciones de LPC en calibración (R = 0.78) y validación (R = 0.85), lo que fue superior a los otros modelos basados en dos índices espectrales (el NDSI y el RSI). Este estudio proporciona apoyo técnico para la estimación hiperespectral de LPC en algodón.