La aplicación precisa de fertilizantes en la agricultura requiere mediciones precisas y confiables de la concentración total de nitrógeno (TN) en el suelo. Henan Province es una de las áreas más importantes de producción de granos en China. Con el fin de promover el desarrollo de la agricultura de precisión en la provincia de Henan, este estudio tomó el área de construcción de tierras de cultivo básicas de alto estándar en la provincia central de Henan como área de investigación. Utilizando imágenes de una sola fase adquiridas del sensor hiperespectral del satélite ZY1-02D el 28 de enero de 2021 (con una resolución espacial de 30 m x 30 m, un rango espectral que cubría de 400 a 2500 nm y un período de revisita de 3 días) para la transformación de reflectancia espectral y la extracción de bandas espectrales características. Basándose en múltiples modelos de representación, como la regresión lineal múltiple, la regresión de mínimos cuadrados parciales y la máquina de vectores de soporte (SVM), se utilizaron todas las bandas, bandas características, combinaciones de bandas características y algoritmos de evolución diferencial (DE) para extraer las variables características secundarias de la combinación de bandas características, las cuales se utilizaron como entradas del modelo para estimar el contenido de TN en el área de estudio. Se encontró que (1) la transformación de reflectancia espectral podría ayudar a mejorar la precisión de la predicción al reducir la interferencia del ruido en el modelo, pero el método óptimo de transformación espectral difería entre diferentes modelos e incluso entre los conjuntos de entrenamiento y prueba del mismo modelo; (2) la precisión de estimación del modelo de contenido de TN basado en la operación de selección de características de contracción mínima y de banda característica suele ser mejor que la de la banda completa, la combinación de bandas características contenía más información efectiva relacionada con el contenido de TN, y la combinación del algoritmo DE y el modelo SVM lograron una mejor precisión de estimación para la extracción de características secundarias y la estimación del contenido de TN de la combinación de bandas características; y (3) los datos de satélite hiperespectral ZY1-02D tienen el potencial para el monitoreo dinámico y no destructivo del contenido de TN regional.