受到环境胁迫时,农作物的产量和品质会显著降低,其中水分胁迫和养分胁迫会严重制约农作物生长。监测作物水分状况对于实施精准灌溉,平衡农作物生产与供水的可持续农业至关重要。在我国农业生产中,肥料的利用效率低,过量施肥会增加种植成本且严重破坏自然生态环境,实时精准的监测作物养分状况对增加作物产量和提高肥料利用效率十分重要。基于高光谱遥感的农作物水分和养分胁迫探测的研究为现代精准农业提供科学的技术支撑。本文以冬小麦为研究对象进行水分胁迫研究,在2015-2016与2016-2017开展了两年水分胁迫盆栽实验。利用冬小麦整个生育期和重要生育期(返青、拔节、孕穗和开花期)的冠层高光谱信息和相对水分含量数据,建立了基于整个生育期和不同生育期的冬小麦水分监测模型,并探讨下层阴影叶片对监测模型的影响。本文以冬油菜为研究对象进行养分胁迫研究,在2013-2019年间共开展了13个氮肥、磷肥和钾肥梯度田间试验。综合利用多年采集的冬油菜冠层高光谱数据并结合生理生化数据,进行了基于高光谱数据的冬油菜养分诊断研究。主要结果如下:(1)建立了冬小麦水分胁迫监测模型。利用高光谱成像光谱仪获取的冬小麦冠层高光谱图像,计算了NDVI、WI、PWI和7种光化学植被指数(PRI570、PRI1、PRI2、PRI3、PRI4、PRI5和PRI6),分析了光谱指数与冬小麦RWC的相关性,建立了基于冬小麦整个生育期和各个关键生育期的水分监测模型。基于冬小麦整个生育期,最优植被指数为基于参考波段为512nm的PRI3(R~2=0.38)。在冬小麦生长过程中,PRI6和PWI与冬小麦RWC的决定系数R~2呈递增趋势;其余8个光谱指数与冬小麦RWC的决定系数R~2呈先增加后减少的趋势,在孕穗期时R~2最高。在返青期PRI3是最优植被指数(R~2=0.31);在拔节期,PRI2是最优植被指数(R~2=0.57);在孕穗期,PRI3是最优植被指数(R~2=0.88);在开花期,PRI3是最优植被指数(R~2=0.76)。(2)评估了阴影叶片对光化学植被指数PRI监测冬小麦水分胁迫的影响。选取了7种不同形式的光化学植被指数(PRI570、PRI1、PRI2、PRI3、PRI4、PRI5和PRI6),分析光照叶片,纯的阴影叶片和本文构建的不同阴影分数叶片的光谱特征与相对水分含量(RWC)的关系。结果显示,在不受水分胁迫时,光照叶片的平均PRI值略高于阴影叶片PRI,它们之间的差异会随着水分胁迫程度的加剧而增加。不同的阴影分数下,PRI与RWC决定系数R~2变化不大,其中基于参考波段为512nm的PRI3是最优的监测指标。将不同阴影比例的数据代入阴影与光照比例为50/50下所获得的RWC预测模型中,均方根误差RMSE随阴影叶片比例的变化不大。但由纯阴影叶片的PRI估算的RWC具有最高的RMSE,这意味着利用纯阴影叶片的PRI可能无法准确估计植物的水分状况。(3)建立了冬油菜氮、磷、钾养分诊断集成模型。本研究利用随机森林模型集成多组样本的结果分别筛选出对油菜氮、磷、钾养分胁迫敏感波段,其中对氮敏感波段为:630,640,650,660,670,680,690,2000,2020,2070nm;对磷敏感波段为:680,690,760,810,910,1090,1120,1420,2000,2040nm;对钾敏感波段为:530,650,680,2030,2040,2070,2080,2100,2260,2290nm。通过多个随机森林模型的组合将对养分胁迫敏感的特征波段转换为概率特征,并进行养分亏缺诊断。新构建的概率特征能够明显增强养分缺乏水平与正常施肥水平之间的差异并降低了输入特征之间的相关性。结果表明,利用高光谱遥感数据诊断油菜氮、磷、钾养分胁迫具有较高可行性,本文提出的集成方法分类总体精度达到80.09%,比常规随机森林方法、支持向量机方法和人工神经网络方法分别提高了16.74%、18.91%和36.20%。