定量监测植物氮素状况已成为国内外植被遥感的一个重要研究领域。利用快速、无损、准确的方法来估测作物氮素营养状况是精确农业发展的关键技术之一。本研究的目的是以小麦为对象,基于不同年份、不同氮素水平和不同品种类型的田间试验,在冠层和单叶两个尺度上,运用精细光谱分析法,挖掘高光谱海量信息,探索指示小麦氮素营养状况的核心波段和敏感参数,建立准确而适用的小麦冠层和单叶氮素营养指标监测模型,从而为便携式作物氮素营养监测仪的研制开发及空间遥感信息的解析利用提供核心波段选择,为小麦氮素营养的实时监测和精确诊断提供有效技术支撑。首先在明确小麦冠层叶片氮素状况随施氮水平和生育进程动态变化的基础上,利用减量精细采样法,系统分析了350-2500 nm范围内任意两波段的原始光谱反射率及其一阶导数组成的归一化光谱指数(NDSI).比值光谱指数(RSI)、土壤调节光谱指数(SASI)与冠层叶片氮素营养状况的定量关系,进而构建了基于核心波段和敏感参数的小麦冠层氮素营养监测方程。结果显示,对小麦氮素营养反应敏感的反射光谱主要位于可见光区和近红外区,利用NDSI(R1350, R700)、NDSI(FD690, FD700)、RSI(FD691, FD711)估算小麦冠层叶片氮含量准确性较高；基于NDSI(R860, R720)、NDSI(FD736,FD526)、RSI(R990, R720)预测小麦冠层叶片氮积累量稳定性较强。进一步分析了SASI中参数L的最佳取值,发现当L的取值为0.09和0.3时,SASI(R1350, R700)和SASI(R860, R720)的表现最好。比较而言,冠层氮积累量监测模型的表现好于氮含量监测模型。基于小麦冠层氮素营养最佳光谱指数,进一步分析了核心波段的光谱分辨率变化对光谱指数及氮素估测精度的影响。结果显示,光谱分辨率对不同光谱指数(NDSI和RSI)的影响有所差异。NDSI(R1350,R700)的核心波段1350nm<20nm带宽,700 nm< 60 nm带宽,其值较稳定；而NDSI(R860, R720)的核心波段860 nm< 96 nm带宽,720 nm<26 nm带宽,其值较稳定。随带宽的变化,RSI(R697,R1155)在697 nm方向缓慢降低,在1155 nm方向逐渐升高；RSI(R990, R720)在990 nm方向的60 nm带宽内变化速率较大,在720 nm方向的变化速率较小。同时发现基于不同光谱分辨率的光谱指数对氮素营养指标的估测精度和稳定性也表现不同。当NDSI(R1350, R700)中的两波段的带宽分别小于74 nm和46 nm时,表现相对比较稳定可靠；NDSI(R860, R720)中的两波段的带宽分别小于96nm和26 nm时表现均较佳。而RSI(R697, R1155)中两波段的带宽分别小于4 nm和6 nm时表现效果较好；RSI(R990, R720)中两波段的带宽分别小于14 nm和14 nm时表现均优秀。通过分析不同类型红边参数与小麦冠层叶片氮素营养状况的定量关系及统计特征,比较了不同类型红边参数(红边位置、红边斜率和红边面积及其他红边衍生参数)预测冠层叶片氮素营养指标的准确性和可靠性,进而确定了监测小麦冠层氮素营养指标的最佳红边参数及预测方程。结果表明,小麦冠层红边一阶导数光谱具有“双峰”或“多峰”现象,红边位置位于690-730 nm之间。随施氮水平的提高,红边向长波方向移动,红边斜率增高,红边面积增大；随生育期的推移,红边先向长波方向移动(红移),后向短波方向移动(蓝移),红边位置、红边斜率和红边面积均先逐渐增大,至孕穗期后逐渐减小；不同品种间表现基本一致。在几类红边参数中,基于线性外推法获得的红边位置和红边最小值可以稳定地指示小麦冠层叶片氮素含量；基于线性外推法获得的红边位置和基于倒高斯模型的左右峰面积差能够可靠地监测小麦叶片氮积累量；且小麦冠层叶片氮积累量监测模型的表现好于氮含量模型。对基于ASD的高光谱反射率数据进行重采样,系统模拟了不同卫星通道原始光谱反射率及其光谱指数与小麦冠层叶片氮素营养状况的定量关系,比较了多种星载传感器在小麦冠层叶片氮素营养估测中的敏感性和稳定性。发现可以利用NDVI(MSS7, MSS5)、NDVI(RBV3, RBV2)、TM4、CH2、MODIS1和MODIS2的遥感数据来预估小麦冠层叶片氮含量；应用NDVI(PB4, PB2)、NDVI(CH2, CH1). NDVI(MSS7, RVI(MSS7, MSS5)、MODIS,和MODIS2预测小麦冠层叶片氮积累量。比较而言,NDVI(MSS7, MSS5)和NDVI(PB4, PB2)分别为预测小麦冠层叶片氮含量和氮积累量的适宜星载通道植被指数,指出MSS7、MSS5、LANDSAT和IRS-P6的卫星遥感影像数据在作物氮素监测中具有广泛应用前景。在阐明不同试验条件下不同生育时期小麦单叶光谱反射率和氮含量变化模式的基础上,分析确立了基于小麦单叶高光谱参数(新建的植被指数、红边参数及已报导的光谱参数)监测冠层叶片氮含量的可行性。结果表明,顶二叶和顶三叶对冠层叶片氮素的预测能力较强。利用顶一叶的NDSI(R429, R477)、RSI(R429, R498),顶二叶的NDSI(R610, R480)、RSI(R610, R480),顶三叶的NDSI(R1821, R571)、RSI(R1821, R571)和顶四叶的NDSI(R654, R663)、RSI(R663, R654)来预测冠层叶片氮含量时表现较好。基于单叶红边参数预测冠层叶片氮含量时,红边最小值、基于倒高斯的红边位置、红边对称度、红谷对应波长分别为顶一、顶二、顶三和顶四叶上表现较好的参数。采用已报道的光谱指数预测时,发现顶一、顶二、顶三和顶四叶PRIa、RSI(R560,R450)、FD723、FD612可以有效预测冠层叶片的氮含量。另外,采用不同叶位组合的高光谱参数预测冠层叶片氮含量时,DVI[NDSI(R1821, R571)3, NDSI(R610, R48o)2], NDSI[RSI(R1821, R571)3, RSI(R610, R480)2]表现最好,且远远好于其他光谱参数。基于单叶最佳光谱指数,进一步分析了各单叶敏感波段的光谱分辨率变化对小麦冠层氮含量监测方程的影响。结果显示,利用顶部4张单叶的最佳光谱指数监测小麦冠层氮含量时,其光谱分辨率存在一个适宜区域,在该区域内的冠层氮素估测精度没有显著差异。在单叶水平上系统分析了新构建的最佳光谱指数、红边相关参数及已有氮素相关光谱指数与顶部叶片氮含量的定量关系。结果显示,随施氮水平的提高,顶部4张叶片的氮含量均增加,光谱反射率在可见光区降低,在近红外和中红外区升高；近红外波段的光谱反射率显著高于可见光波段。随生育期的推移,顶部4张叶片的氮含量先升后降,光谱反射率先降后升。顶部4张单叶的光谱指数NDSI(R510,R430)、NDSI(R620, R480)、NDSI(R622, R426)和RSI(R421, R655)可以较准确地依次定量估算小麦植株顶部4张单叶的氮含量；且光谱指数NDSI(R613,R426)能综合估算小麦植株顶部4张叶片的单叶氮含量。红边区域受施氮水平和品种影响较大,在703-742 nm处能显著区分不同施氮水平；红边最小值和红边对称度可以估测顶部4张单叶的氮含量；ND705、mND705是2个比较通用的监测小麦单叶氮素营养指标的光谱参数。进一步分析了各单叶敏感参数的光谱分辨率变化对单叶氮含量估测精度的影响,表明基于单叶最佳光谱指数监测小麦单叶氮含量的光谱分辨率,在特定范围内对单叶氮素估测能力保持相对稳定。