提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R2为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R2为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。