土壤含水量是陆地和大气能量交换过程中的重要因子,对陆地表面蒸散、水的运移、碳循环具有很强的控制作用,是气候、生态、水文、农业等领域衡量土壤干旱水平的重要指标。土壤水分也是研究植物水分胁迫、监测作物旱情的最基本因子。随着工农业、生活用水的不断增长,农田水资源短缺也影响到了农业的生产与发展。土壤含水量的监测能够准确掌握田间土壤水分的分布,预测未来的发展状况,可以提高农业用水的效率、节约水资源,对于提高农业灌溉用水效率、水土资源的可持续利用,以及旱情的监测等都具有重要的意义。同时,土壤水分的时空分布规律是土壤水文的重要影响因子,是区域水文过程研究的重要内容之一,可为遥感反演提供地面观测数据支持,为生态建设和规划提供重要的参考。土壤水分时空变异研究对提高土壤水分资源的利用效率和管理水平具有重要的作用。本文以黄河三角洲垦利县和无棣县为研究区,首先根据研究区实测水分数据对垦利县和无棣县水分状况进行了系统分析。之后为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,本研究以2014春垦利县数据为例,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Landsat 8卫星宽波段反射率,进而通过波段组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型;采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Landsat 8卫星影像,实现了对2014春垦利县土壤含水量的遥感反演,并通过用2014年春无棣县数据及2013年垦利其他季节数据检验了2014年春垦利县遥感反演模型的时空适用性。最后本研究将2014春季遥感反演模型分别应用到2015年垦利县和无棣县,得到了2015年春季研究区土壤含水量状况。主要结论如下:(1)根据实地调查数据统计分析,垦利县2013年秋与2014年春土壤水分均值较为接近,而2013年冬土壤水分含量较低。无棣县2013年秋与2014年春的土壤水分均值较为接近,而2013年冬、2014年夏、秋时期的土壤水分均值相对较低。从空间分布看,垦利县2013年春、秋、冬与2014年春季的土壤水分具有较一致的空间分布格局,空间破碎度较大,而2013年夏季的水分空间连续性较强;无棣县2013年秋、冬、2014年春土壤水分空间分布格局一致,空间破碎度较大,2014年夏、秋的水分空间连续性较强,整体呈连片分布。从年际变化看,垦利2014年春比2013年春季含水量水平低。无棣县2014年秋比2013年秋季含水量水平降低。总体来看,研究区2014年土壤含水量水平较2013年降低。不同植被类型的土壤含水量存在明显差异性。垦利、无棣均呈现相似的规律。耕地土壤含水量各季节平均水平均低于盐荒地,盐荒地中,土壤含水量表现为光板地>碱蓬>芦苇>茅草。(2)随着含水量的增加,土壤反射率总体呈下降趋势,不同土壤含水量光谱曲线总体变化比较平缓,形态相似。不同含水量的土壤光谱反射率表现为强度上的差异,在波长较短的部分,反射率随土壤水分增加变化迅速,而在波长较长的部分,反射率变化相对平缓。土壤含水量与Landsat 8OLI的7个波段均有一定的相关性。(3)高光谱估测模型构建时,中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法中,所建单一波段组合形式均是以差值方式的光谱参量建立的估测模型较好;且基于单一波段组合敏感光谱参量建立的回归模型效果均不如基于多波段组合光谱参量构建的估测模型。基于波段平均反射率和多形式波段组合方式敏感光谱参量构建的估测模型最佳,Y=60.833-12.737×R655/R440+208.397×(R1610-R2200)+67.536×(R865-R2200)+0.815×(R440+R480)/(R440-R480),模型的决定系数R 2为0.701。(4)利用SPSS软件分析实测平均反射率和遥感地表反射率,两者相关系数极高,呈极显著相关,因此可将土壤水分室外实测估测模型应用于遥感影像,实现区域土壤水分的遥感反演。(5)用2014年春无棣县及2013年垦利县其他季节数据对2014年春垦利县遥感反演模型进行时空适用性检验,结果表明2014年春季垦利县遥感反演模型适用于同年春无棣县的水分反演,但应用到垦利县其他季节效果较差,表明垦利县春季遥感反演模型具有对同期黄河三角洲其它地区的适用性,却不具有季节的普适性。