作物水分状况的无损实时监测是农业遥感领域的一个重要研究课题,对于作物精确灌溉和节水生产具有极其重要的意义。本研究的目的是以小麦为对象,基于不同年份、不同水分梯度、不同品种类型的田间试验,在冠层和单叶两个尺度上,运用精细的光谱数据分析方法,全面分析了不同光谱类型与小麦植株、叶层和叶片含水量之间的定量关系,探索指示小麦水分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水分状况监测模型,从而为便携式作物水分监测仪器的研制开发及空间遥感信息的解析利用提供了核心波段选择,为小麦水分状况的实时监测和精确诊断提供有效技术支撑。获取了不同土壤水分条件下小麦主要生育时期冠层反射光谱与植株含水量、叶层含水量的数据信息,进一步分析350～2500nnm波段范围内的原始光谱、一阶导数光谱、倒数光谱和反对数光谱,构建了由任意两波段组合而成的归一化和比值光谱指数,并分析了上述高光谱指数与小麦植株含水量和叶层含水量的定量关系,构建了基于冠层光谱的小麦植株水分含量和叶层水分含量监测模型。结果显示：对小麦植株水分含量反应敏感的反射光谱主要集中在可见光区和近红外区,利用原始光谱NDVI (R836,R793)、RVI(R850,R780)和倒数光谱NDVI (RC446, RC485)、RVI (RC837, RC793)构建小麦植株水分监测模型；利用原始光谱RVI(R893,R805)构建小麦叶层水分监测模型,通过独立试验资料检验,模型准确性较高,稳定性较强。不同光谱类型构建小麦植株水分的监测模型中,原始光谱和倒数光谱比较稳定,优于一阶导数光谱,而反对数光谱构建模型的效果最差。植株含水量与冠层光谱间的相关性好于叶层含水量与冠层光谱。基于不同水分状况下小麦主要生育时期不同叶位叶片光谱反射率和水分含量,系统分析了350-2500nm波段范围内不同叶位和叶位组合的原始光谱、一阶导数光谱、倒数光谱和反对数光谱任意两波段组合的归一化和比值光谱指数与小麦叶片水分含量的定量关系。结果表明：对小麦单叶水分含量反应敏感的反射光谱主要集中在近红外区和短波红外区域,由原始光谱NDVI (R1532,R1621),RVI (R1532,R1623)和倒数光谱NDVI (RC1621,RC1532),RVI (RC1622,RC1532)构建的小麦叶片水分监测模型,通过独立试验资料验正,表现较好。不同类型的光谱处理技术所构建小麦叶片含水量监测模型中,原始光谱和倒数光谱表现较好于一阶导数光谱,反对数光谱表现最差。不同叶位叶片和叶位组合中,顶部叶片含水量与反射光谱之间的定量关系较好。其中顶一叶和顶二叶叶片的叶位组合,更能较好的反应叶片含水量与光谱反射率间的相关性,构建的监测模型表现最优。