植被作为遥感观测和记录的第一表层，它是遥感影像所能反映的一个最直接的信息，成为了近几年来研究和探索的主要对象。植物体的叶片色素、氮含量、干物质、作物水分含量和叶面积指数等都生化组分都可以通过遥感手段获取，并且可作为作物是否受到胁迫的生物学指标。作物水又称作物含水，指的是作物体内部含有的游离态或者化合态的水，作物冠层水分含量约占整个植物体的40％～80％。对于作物本身而言，水分是进行光合作用的不可或缺的主要原料之一，对作物的生长具有重要的意义。传感器和卫星技术在过去的十几年里得到了不断的发展进步，并且随着遥感机理的逐步深入，利用遥感技术监测农情信息取得了长足的进展。但是目前结合卫星遥感技术和近地高光谱技术进行作物水分的定量遥感研究，仍然相当薄弱。遥感植被监测成功应用的关键是对叶片生化组分和植被冠层生物物理参数的定量估计。利用遥感的手段测定作物冠层含水量具有适时、快速、范围大等技术优势，成为近年来多光谱遥感和高光谱遥感重要的应用领域。　　本文首先利用小区田间的近地光谱数据，并结合PROSAIL模型，对目前作物水分估算从植被光谱特征、典型植被水分指数饱和性及植被指数受土壤背景影响等方面存在的问题进行探索研究，并针对目前二维光谱特征空间中对于作物水分分布的缺陷提出一种比值变换的新方法，最后基于多源遥感卫星影像数据进行区域范围内的反演。主要研究内容包括：⑴通过分析冬小麦冠层光谱的反射率特性，研究了冠层叶片含水量等参数与冠层光谱反射率的相关性;并分别从光谱特征波段、典型植被水分指数出发，在实测光谱数据的基础上，建立了冬小麦冠层光谱特征波段、光谱导数及光谱植被水分指数与冠层叶片含水量(FMC)和冠层叶片等效水厚度(EWT)之间的简单统计模型;并利用Landsat TM的光谱响应函数将其模拟到TM宽波段卫星数据，选用最优模型进行区域上冬小麦冠层水分遥感估算的应用与验证。⑵针对典型水分植被指数易在LAI达到3或者等效水厚度EWT在0.016的时候就出现饱和的缺陷，首先通过PROSAIL辐射传输模型模拟的数据进行分析，尝试通过融合可见光-近红外的植被指数来提高其饱和点和抗土壤背景的能力，结果表明，融合了可见光-近红外波段的新植被水分指数对于监测冬小麦冠层水分估算效果了显著改善，估算模型也较为稳定。特别是对于860nm与更长波长(1450，1950，2500nm)的短波红外构建的NDWI，改善效果更加明显。⑶针对N1R-Red光谱特征空间中垂直干旱指数PDI对于解释作物水分分布的局限性，以及垂直植被指数PVI在特征空间中表征植被覆盖分布特征的优势，研究作物在可见光、近红外的反射光谱特征，结合国产卫星遥感数据HJ-IA/B和ZY-3卫星光谱响应函数，基于NIR-Red二维光谱特征空间尝试建立一种比值变换的作物水分遥感监测新模型，以此开展作物水分的遥感监测应用研究。结果表明，构建的比值变换植被水分指数与冬小麦植株含水量之间存在较好的关系，最后实现在国产卫星数据HJ星的冬小麦水分遥感监测应用。