技术流程：

1. 数据获取：使用高光谱相机或传感器获取小麦的高光谱数据。这些数据应包括可见光到近红外的多个波段，以捕捉到与氮和水含量相关的光谱信息。

2. 数据预处理：对获取的高光谱数据进行预处理，包括噪声去除、光谱校准、背景去除等步骤，以提高数据质量并减少干扰。

   
   

3. 特征提取：通过对预处理后的高光谱数据进行分析，提取与氮和水含量相关的特征。这些特征可能包括特定波长范围内的反射率、吸收峰深度、植被指数等。这些特征能够反映小麦的生长状况、生物量和叶绿素含量，进而与氮和水含量建立关联。

   
   

4. 建模与验证：利用化学计量学方法或机器学习算法（如偏最小二乘回归、支持向量机、神经网络等），建立小麦氮和水含量与提取的光谱特征之间的定量模型。确保模型经过适当的训练和验证，以提高预测准确性和可靠性。同时，要考虑模型的稳定性和泛化能力，以适应不同环境和品种的小麦。

5. 预测与应用：将建立好的模型应用于新的高光谱数据，实现对小麦氮和水含量的预测。这些预测结果可以呈现氮和水的空间分布图，直观展示小麦植株中氮和水的分布情况。农民和农业管理者可以根据这些预测结果，制定针对性的施肥和灌溉策略，以提高小麦的产量和品质。

需要注意的是，虽然高光谱成像技术在预测小麦氮和水含量方面具有潜力，但其预测性能可能受到多种因素的影响，如光照条件、土壤背景、大气干扰等。因此，在实际应用中，需要综合考虑这些因素，并结合其他农业观测和数据源，以获得更准确和可靠的预测结果。