核桃（Juglans regia L.）作为最重要的经济树种和木本油料树种,被广泛种植于世界各地,而且中国核桃产量位居世界第一。随之而来的核桃园区灌溉用水问题日益突显。目前,华北低山丘陵区核桃园区的水分管理技术比较粗放,普遍存在灌溉时机不适宜、灌水量过大等问题,从而导致水资源浪费。解决问题的关键之一就是及时准确地诊断预报核桃园区的土壤水分状况以及植物水分亏缺程度。利用红外热成像技术可以实现冠层温度的实时、无损测量,基于冠层温度的植物水分状况研究对于探讨水分对植物生长发育生理过程的影响具有重要意义。此外,利用所构建的水分亏缺图谱来诊断植物水分状况,同时,结合土壤含水量情况来实现适时、适量的合理灌溉以达到优化园区的水资源配置的目的。主要研究结论如下:1.冠层温度测量的不确定性分析为了探究和量化热红外成像系统进行核桃冠层温度测量过程中所产生的不确定性,首先,进行敏感性分析,对冠层温度影响程度由大到小为:叶片辐射率>环境反射温度>空气温度>空气相对湿度>距离。其次,对3棵样本树和4个方向的冠层温度进行双因素方差分析以及多重比较,表明南、北两个方向存在显著差异（p<0.05）,而不同角度之间差异不显著。然后,温度频数直方图反映出热红外图像呈现双峰分布特征,其中冠层像素点的峰值为25.1℃。最后,冠层内外温度的方差分析结果表明两者之间存在极显著差异（p<0.01）,且午后13:00冠层外部温度达到了最大值。冠层温度的不确定性分析为提高测量精度提供了理论依据。2.核桃冠层温度的精准提取为了能够准确的获取核桃冠层温度,研究对所提出的最佳像素点提取方法进行详细的阐述以及验证。首先,在全部感兴趣区域（Region of Interest,ROI）范围内,发现像素点数量与平均温度之间在灰度值为95时存在拐点,该拐点处被认为是冠层内部像素点提取的临界值。然后,计算相邻灰度值所提取像素点的变异系数,并结合3种数据滤波算法来平滑的反映出像素点变异系数的变化规律,结果发现当灰度值等于108时,3种数据滤波算法与真实值发生交叉,该位置被认为是冠层外部像素点提取的临界值。而大于该临界值,提取的是土壤像素点,所以,冠层温度提取的最佳像素点为12119。最后,最佳像素点提取方法在不同空间上的验证结果表明变异系数仅为1%,具有较好的稳定性。再将其与热电偶的测量结果相比较,发现两者之间温度差异不显著,说明该方法具有较高的提取精度。3.土壤水分预测模型的建立及应用为了科学化管理北方干旱或半干旱地区的核桃园区灌溉用水问题,利用固定式热红外A310f和无人机热成像TC640分别对样本树和不同处理样地进行拍摄。结果表明,午后13:00到14:00被认为是土壤水分预测的最佳时间段,且该时段的冠气温差存在明显分离,冠层温度显著高于空气温度,其变化范围为3～5℃。冠气温差与土壤含水量呈负相关,与太阳辐射呈正相关,其中,土壤含水量的贡献值为75%。因此,利用冠气温差建立土壤水分预测模型,R2=0.64,p<0.001,RMSE=0.4,说明模型具有一定的拟合精度。再利用实测数据对所建立模型进行验证,R2=0.61,p<0.001,RMSE=0.3,表明该模型具有较好的预测能力。最后,将模型用于区域水分的预测,证明了其具有较好的应用效果。4.利用植物水分亏缺指数诊断核桃水分亏缺程度为了评估植物水分亏缺指数（Crop Water Stress Index,CWSI）的经验模型（CWSI Empirical Model,CWSIE）和理论模型（CWSI Analytical Model,CWSIA）用于诊断核桃水分亏缺的能力以及结合土壤相对有效含水率（Relative Available Water,RAW）图谱用于指导灌溉的可行性。分别构建了灌溉区域和非灌溉区域的CWSIE图谱和CWSIA图谱,从整体区域上来说,两种方法均能很好的反映核桃水分亏缺状况。但是,从样本树个体上来说,存在明显的空间变异特点。并将CWSI划分为四个部分:1>CWSI≥0.7,处于重度水分胁迫;0.7>CWSI≥0.4,处于中度水分胁迫;0.4>CWSI≥0.2,处于轻度水分胁迫;0.2>CWSI≥0,处于非水分胁迫。最后,对比基于不同模型构建的RAW图谱,当土壤水分充足时,基于CWSIE构建的RAW图谱对土壤水分的变化更为敏感;当土壤水分胁迫时,基于土壤水分预测模型构建的RAW图谱更接近于真实值。