El nitrógeno total del suelo (TN) es un elemento nutriente vital que afecta al crecimiento y la producción de caucho de los árboles de caucho. Especialmente en el entorno costero, los nutrientes del suelo mostrarán diferencias significativas. El uso de la tecnología hiperespectral para detectar el contenido de iones de nitrógeno en el suelo en el entorno marino puede proporcionar apoyo técnico para la gestión de nutrientes. El preprocesamiento de los datos hiperespectrales es un paso crucial en la estimación precisa del modelo espectral. Al mismo tiempo, se considera que las derivadas de primer y segundo orden tradicionales están fácilmente desequilibradas entre la relación señal-ruido, lo que resulta en la pérdida de información adecuada. Por lo tanto, este trabajo se centra en la viabilidad de la derivada de orden fraccionario (FOD) combinada con la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) para estimar su contenido de TN. Mediante la recolección de muestras de suelo de plantaciones de caucho, se determinó el contenido de TN de las muestras de suelo y se midió la reflectancia espectral. La FOD del espectro original se preprocesó con un intervalo de 0.2, y se obtuvieron 11 curvas espectrales. Luego, se utilizó el algoritmo de proyecciones sucesivas (SPA) para extraer características espectrales, y se establecieron modelos de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) del contenido de TN del suelo. Los resultados de la investigación muestran que en comparación con la derivada entera tradicional, la FOD tiene una tremenda ventaja en el equilibrio entre la información espectral y el ruido, y puede proporcionar variables características más abundantes, lo que ayuda a establecer un modelo de estimación más sólido. En el rango de órdenes 0-2, el modelo establecido por la orden 1.8 es el mejor. En esa circunstancia, los coeficientes de determinación de validación (Rv) es 0.649, y la relación de rendimiento a desviación (RPD) es 1.72. Combinado con FOD, es factible y práctico establecer un modelo de estimación preciso y rápido del contenido de TN del suelo, lo que puede proporcionar una referencia importante para la detección a gran escala del contenido de TN del suelo en plantaciones de caucho.