水分是作物进行生命活动和生长代谢的重要物质，水分亏缺能直接影响作物的生理生化过程和形态结构，从而对其生长､产量和品质造成影响。同时，我国农业用水占全国用水总量已经达到70%，且水资源分布不均，每年因为干旱而使作物受灾面积最高达到4000万hm²，严重威胁我国的粮食安全。

因此，在水资源短缺的严峻形势下，提高水资源的利用效率对指导作物生长发育，提高作物产量，节约水资源具有重要意义。利用传统烘干法测量作物水分耗时费力，多光谱､近地非成像遥感光束分离的成像质量差，光谱重叠度高，易受环境等背景因素影响，难以满足对作物水分的高效､精准实时监测。而高光谱遥感技术具有空间分辨率高，光谱信息丰富，波段窄而连续，时效性好的特点，近年来已被广泛应用于作物水分含量监测领域。

1、作物水分的常见测试方法

作物水分的测试有直接法和间接法2种，其中直接法是通过物理或化学测试直接获取作物水分含量的方法，而间接法通过测量作物或其相关指标属性，以推断或估计作物水分信息。

但常见的作物水分测量方法准确度不高，操作较为复杂，易受环境温度等外界因素影响，具有一定的局限性，并且应用范围窄，难以适应大面积的农业生产需要。随着各项技术的深入研究，高光谱遥感技术以其超多波段､图谱合一和光谱信息丰富的技术优势，能够实现作物水分含量准确､快速､无损地实时监测。

表1作物水分的常见测试方法

各方法的优缺点比较

直接法测量过程简单，结果较为准确，但测量过程冗长繁琐，增加了实验难度和周期，同时容易破坏待测样品，并产生对环境有害的化学试剂和药品。间接法相较于直接测定法有所提升，测量速度快，易实现在线批量检测，但容易受噪声､物体形状及大小､环境温度等因素影响，难以适用大面积作物水分监测和指导农业生产。随着各项技术的深入研究，为能够更好地指导农业生产需要，高光谱成像技术作为一种发展较为成熟的遥感监测技术，以其准确､无损､快速的技术优点已广泛应用于作物水分监测领域。

2、常见高光谱遥感分类

高光谱遥感按照作用空间尺度可划分为卫星遥感､机载高光谱仪､地物光谱遥感以及手持式光谱仪等。基于CGMD便携式光谱仪和地物高光谱探测器对冬小麦冠层生长指标对比研究发现，CGMD光谱仪操作简单，便于携带，精度可靠，而地物高光谱探测器采集信息量大，结合先进预处理，特征提取和机器学习算法可以有效提高模型反演精度。

基于便携式地物光谱仪结合手持式光谱探测器获取冬小麦叶片反射率，并结合推扫式光谱仪波段宽，光谱分辨率高的特点获得冠层反射率，但是受天气条件或野外环境因素，如云层､大气湿度､光线条件和地面高程差等都会影响数据采集和监测结果。

3、光谱遥感在典型作物水分监测的应用

虽然当前高光谱遥感技术应用于水分监测的作物类型已经有很多种，但是在监测作物水分指标和方法上面也会有所不同，这些水分指标包括植株含水量(PWC)，叶片含水量(LWC)，冠层含水量(CWC)，叶片等效水厚度(LEWT)和相对含水量(RWC)，而研究方法包括单波段光谱反射率法，光谱植被指数法，全波段光谱分析法和光谱辐射传输模型等。而水稻､小麦和玉米作为典型作物，在水分监测指标和研究方法方面更具全面性和系统性。已有许多学者对此作了细致而深入的研究，并取得了丰富的研究成果和技术创新，也为高光谱遥感技术监测其它作物水分含量提供技术参考。因此，下面对高光谱遥感作用于典型作物水稻，小麦，玉米的水分监测作详细阐述。

3.1小麦

高光谱遥感通过敏感波段提取以及新型植被指数构建可以显著提高光谱反射率与水分含量的相关性。目前用高光谱监测小麦水分的研究主要集中在湿润和半湿润地区，而干旱和半干旱区域的研究还相对较少。随着高分辨率遥感仪器的发展以及新型植被指数出现，高光谱遥感技术在干旱和半干旱区域的应用潜力十分广泛。同时，小麦在不同生长时期LWC的敏感波段存在差异，在开花期，小麦的LWC敏感波段主要集中在可见光和近红外波段;而在孕穗期和乳熟期，则分布在近红外和短波红外波段。

表2 高光谱遥感估算小麦含水量的典型研究

3.2水稻

水稻的叶片水分敏感波段主要分布在近红外和短波红外波段，当前对水稻水分监测的研究主要集中在生长中后期以及湿润和半湿润地区。

水稻在不同生长时期的敏感波段主要分布在NIR(710~970nm)和SWIR(1450nm､1750nm和1830nm附近)，并且未来应克服植被覆盖度､气象条件和资源限制等不利因素，更多关注作物在生长前期和干旱､半干旱地区的研究。水稻是一种生长环境受地形和气候变化影响较大的作物，其生长阶段受到叶片水分变化的影响非常显著。研究发现，基于新的水分指数可以适应不同地域､气候以及叶绿素､基因型变异等动态变化带来的影响。

表3 高光谱遥感估算水稻含水量的典型研究

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