由于水分含量是衡量作物水分胁迫生理状况重要指标,对于科学监测作物水分盈亏及合理灌溉具有重要的意义,因此本研究开展冬小麦不同生育时期的干旱胁迫试验,测定冬小麦不同生育时期受干旱胁迫处理的冠层光谱反射率,从而分析干旱胁迫下水分特征参数以及冠层光谱变化规律,进一步讨论“三边”参数、高光谱全谱波段、特征波段以及植被指数与水分特征参数的相关性,最后研究冬小麦水分特征参数与冠层光谱的响应特性,运用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVM）和随机森林回归（RF）等方法构建基于“三边”参数、全谱波段、特征波段和植被指数的高光谱估算模型,并对模型进行了验证和评价。主要结论如下:（1）不同生育时期植株含水量、叶片含水量、等效水厚度变化趋势相似,均随着生育时期的推进逐渐降低;不同的干旱胁迫下,植株含水量、叶片含水量、等效水厚度以及冠层含水量均随着干旱胁迫程度的增加而逐渐减小。（2）在不同干旱胁迫下,不同生育时期的光谱反射率均随着水分含量的增加基本呈现出升高的趋势。在近红外区域,光谱反射率曲线随水分含量的增加而增大,并且“三边”参数随水分含量增加,黄边、蓝边参数下降,红边参数升高。（3）水分特征参数与冠层光谱相关性均在400-760 nm左右表现为正相关,761-1350 nm表现为负相关,植株含水量、叶片含水量和冠层光谱的相关系数绝对值均为0.8,等效水厚度、冠层含水量和冠层光谱的相关系数绝对值均为0.7。（4）基于“三边”参数构建的模型,植株含水量、叶片含水量、冠层含水量均以PLSR模型效果最好,等效水厚度则以SVM模型效果好,其中冠层含水量的估算效果最好（R~2=0.753,RMSE=0.024,RPD=2.133）。基于全谱波段构建的模型,植株含水量、等效水厚度、冠层含水量均以SVM模型效果最佳,叶片含水量以PLSR模型效果最好,其中等效水厚度的估算效果最佳（R~2=0.646,RMSE=0.036,RPD=1.834）。基于特征波段构建的模型,植株含水量以SVM模型效果最好,叶片含水量、等效水厚度以及冠层含水量以PLSR模型最佳,其中植株含水量的估算效果最好（R~2=0.853,RMSE=0.034,RPD=3.332）。基于植被指数构建的模型,四个水分指标均以SVM模型预测效果好,其中冠层含水量的估算效果最好（R~2=0.673,RMSE=0.026,RPD=1.714）。