高光谱相机监测豆科植物生物量和氮积累的方法通常包括以下步骤：

1. 数据获取：使用高光谱相机获取豆科植物的高光谱图像数据。这些数据覆盖可见光到近红外的光谱范围，能够捕捉豆科植物的光谱特征。

2. 数据预处理：对获取的高光谱图像数据进行预处理，包括噪声去除、辐射定标、大气校正等步骤，以提高数据质量和准确性。

3. 特征提取：利用化学计量学方法或机器学习算法，对预处理后的高光谱数据进行特征提取。这些特征可能与豆科植物的生物量和氮积累相关的光谱反射率、植被指数等。通过选择合适的特征，能够刻画豆科植物的生长状况和养分含量。

4. 建立模型：基于提取的特征，使用机器学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络等）建立豆科植物生物量和氮积累的预测模型。这些模型将高光谱特征与生物量和氮积累进行关联，并通过训练和验证来优化模型的性能。

5. 模型验证与应用：使用独立的验证数据集对建立的模型进行验证，评估模型的预测能力和准确性。一旦模型被验证为有效，可以应用于实际的豆科植物监测中。通过获取新的高光谱数据，结合建立的模型，可以预测豆科植物的生物量和氮积累情况。

需要注意的是，为了准确监测豆科植物的生物量和氮积累，需要充分考虑豆科植物的光谱特征、生长环境和品种等因素对模型的影响。此外，结合其他农学观测数据和遥感数据源，可以提供更全面和准确的信息，进一步提高监测结果的可靠性和精度。