干旱与水淹胁迫是植物遭受的主要非生物胁迫,对植物的生理活动造成严重影响.本研究基于单反相机获取幼龄檀香的纵向和冠层叶片图像,使用分割算法提取叶片和颜色特征,然后讨论两种胁迫条件下多角度檀香叶片颜色变化及含水率反演.结果表明:干旱组在胁迫前期(前6 d)叶片亮度降低,绿色分量增加,之后叶片亮度增加,绿色分量降低;水淹组叶片在整个胁迫周期亮度持续降低,黄色分量增加;对照组则与干旱组的变化趋势类似,但拐点出现的时间较晚.当叶片含水率在50%～70%时,随着含水率的增加,彩色图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)通道值均会减小;但当叶片含水率小于40%时,会出现R通道值大于G通道值的现象.在使用极限学习机反演含水率时,校正后的颜色分量对拟合优度及预测精度均有所提高.纵向图像更适合用来反演叶片的含水量,决定系数和平均绝对百分比误差分别为0.8352和2.3%;而冠层图像对叶片等效水厚度的表达更准确,上述指标分别为0.7924和9.3%.