准确的作物水分监测对于旱情评估具有重要意义。在分析研究区冬小麦多角度光谱特征后,利用不同水分处理下冬小麦实测叶片含水率和实测多角度光谱数据,基于植被光谱指数法,建立不同观测角度下冬小麦光谱植被指数、水分敏感波段光谱指数与叶片含水率之间的数学模型。结果显示:相对方位角与相对天顶角越小时,观测到的光谱指数与叶片含水率的相关关系越优;敏感波段组合构建的光谱指数中,1 450 nm波段分别与其他波段组合的NDSI、RSI指数与叶片含水率相关性在各观测角度条件下均较好,1 450 nm波段是冬小麦叶片含水率研究的最佳敏感波段;选取常见的4种植被指数（NDVI、EVI、WI和NDII）中WI和NDVI在各观测角度下与叶片含水率的相关性优于其他两种指数,决定系数R²均在0.83以上,P<0.01呈极显著相关;综上建立的多角度光谱叶片含水率估算模型,平均相对误差MRE均小于0.154、均方根误差RMSE均小于0.098,拟合效果较好,尤其是光谱指数NDSI_1160,1450、NDSI_980,1450和植被指数NDVI、WI;基于以上4种指数建立的最优观测角度（0°,30°）模型,其中植被指数WI的估算效果最好,相关系数在各角度均达到5%的相关显著水平,MRE<0.03,可作为最优观测角度反演研究的最优植被指数。