油菜是我国主要的经济作物之一,种植范围广,具有很大的观赏价值和经济价值。及时准确地获取油菜长势参数信息和预测产量有助于农民制定合理的农田管理方案,对保障农作物正常发育生长以及国家粮食安全等具有重要意义。遥感技术可以实现实时、准确、大面积的进行作物长势监测和估产,节省人力和物力。而高光谱遥感数据由于具有更高光谱分辨率,使得作物光谱分析有更多的波段选择,为深入开展作物关键农情参数定量反演提供了丰富信息源。本文以湖北省不同种植方式、不同氮水平冬油菜为研究对象,基于实测的地面高光谱数据,建立油菜全生育期典型长势参数统一反演模型,并建立油菜最佳估产生育期估产模型和综合估产模型,提前实现油菜产量预估。本文的研究内容和结论主要有以下几点:（1）建立油菜叶期等效水厚度（EWT）反演模型。通过分析不同EWT下的油菜叶片光谱特征,发现以1450 nm和1930 nm为中心的夹角是油菜叶片EWT的良好指标。本文提出的ASI＿1450和ANI＿1450改进型角度指数,相比已有角度指数和常用植被水分指数提高了油菜叶期EWT的反演精度,其验证R~2P均为0.81,RMSEP均为0.0049g/cm~2,也证明波段之间的波长关系与波段的反射率值一样重要。（2）建立油菜全生育期叶面积指数（LAI）和地上生物量（AGB）反演模型。利用相关系数法、主成分分析、连续投影算法和偏角光谱检索算法4种波段选择方法选出的光谱特征变量结合5种建模回归方法（一元线性回归、多元逐步回归、K-近邻、支持向量机、随机森林）对油菜全生育期LAI和AGB进行反演,并将反演精度与全波段反演精度进行对比分析。在LAI反演中,偏角光谱检索算法选出的特征光谱偏角和支持向量机组合（DABSR＿angle+SVM模型）预测精度最高,验证R~2P为0.80,RMSEP为0.37。在AGB反演中,偏角光谱检索算法选出的特征光谱偏角和K-近邻算法组合（DABSR＿angle+KNN模型）预测精度最高,验证R~2P为0.81,RMSEP为1320.49 kg/hm~2。证明了偏角光谱检索算法波段选择方法在油菜长势参数反演中的有效性。（3）确定油菜最佳估产生育期。通过将油菜产量与不同生育期的5种长势参数进行相关性分析发现,在十叶期油菜产量与各长势参数综合相关性最大所以确定十叶期为油菜最佳估产时期。（4）利用植被指数建立油菜十叶期估产模型。对于直播油菜,对不同氮水平油菜统一估产时,NDRE的一元二次模型效果最好,验证R~2P为0.96,RMSEP为151.16 kg/hm~2,高氮水平油菜产量高估;NDRE仅对低氮和中氮水平油菜的估产模型为一元线性模型,且验证精度（R~2P=0.99,RMSEP=106.92kg/hm~2）大大提高,故可分氮水平对直播油菜进行估产。对于移栽油菜,可利用CIred edge对不同氮水平移栽油菜统一估产,验证R~2P为0.90,RMSEP为220.95kg/hm~2。对于不区分种植方式对直播&移栽油菜整体估产,MTCI预测精度最高,验证R~2P为0.75,RMSEP为380.83kg/hm~2,但低于对直播、移栽油菜分别进行估产的精度。（5）建立油菜综合估产模型。利用十叶期的MTCI指数和八叶期的MTCI、EVI2指数建立的综合估产模型可提高十叶期直播&移栽油菜整体估产精度,其验证R~2P为0.91,RMSEP为239.78kg/hm~2。