水循环是生态系统中重要的一环,而植被冠层含水率(Vegetation Water Content,VWC)则是其中重要的一部分。植被冠层含水率的研究对于监测植被的长势、旱灾的监测、森林火灾的预警和生态安全的评估具有重要的意义。本文选取Sentinel-1A数据、Landsat8 OLI数据结合地表实测植被冠层含水率、地表粗糙度和地表含水率数据,以长春净月潭国家森林公园为研究对象,结合Landsat8 OLI和Sentinel-1 A数据的植被指数法对研究区进行植被冠层含水率反演,和利用Sentinel-1A、地表粗糙度和地表含水率数据基于水云模型建立的半耦合经验模型对长春净月潭区域植被冠层含水率进行反演。主要研究成果如下:(1)本文分析了 NDVI、NDMI、RVI等多种植被指数与植被冠层含水率之间的相关性。利用NDVI、NDMI和SARI3等三种相关性较强的植被指数提取出主成分VSI,并将其作为植被指数参与回归模型建模。在将各植被指数与植被冠层含水率分别建立一元线性回归模型、指数回归模型以及二元线性回归模型。在进行比对后发现NDVI-NDMI与植被冠层含水率之间建立模型拟合度最高,其二元线性回归模型的调整复测定系数为0.878。(2)本文通过Sentinel-1A数据结合外业实地调查获取的植被冠层含水率、地表粗糙度、地表含水率、郁闭度等数据,建立半耦合经验模型。并结合郁闭度信息,对模型进行分析改进与简化,实现净月潭的植被冠层含水率反演。结果表明:通过VH极化数据建立反演冠层含水率模型的R2高于VV极化数据建立反演模型的R2,地表后向散射在总的后向散射中的占比VV极化数据要大于VH极化数据;郁闭度越高,地表后向散射造成的影响越小,郁闭度在0.8-0.9时模型反演结果拟合优度最高达到0.959;通过泰勒展开对模型进行简化,分别得到VH极化数据与VV极化数据下反演模型R2分别为0.8603 和 0.8265。