为研究土壤耕作层（0～40 cm）含水率的空间分布情况，利用EO-1的Hyperion传感器高光谱数据，对研究区域（106°20′～109°19′E,40°19′～41°18′N）的表层（0～10 cm）含水率进行定量反演，并利用表层含水率反演结果作为协同克里金插值的协变量，同时利用103个采样点实测的耕作层含水率作为主变量，进行协同克里金插值。结果表明：通过特征指数法提取水分反演的敏感波段集中在1295～2224 nm波长区间，特征指数法模型校正的相关系数r＞0.5但模型验证的精度较低（r＜0.2）；通过偏最小二乘法建模，模型校正的r＞0.8，模型验证的 r＞0.5，效果较好；运用协同克里金插值时，将反演的表层含水率作为协变量，可以弥补主变量耕作层含水率样本点少，变异函数欠稳定的缺点，同时，所提取理论模型的块金值（C0）与基台值（C0+C）的比值均＜25%，随机因素比例小，模型稳健。此外，协同克里金插值方法与利用表层与耕作层含水率线性拟合进行预测相比，能够有效提高预测精度，决定系数r2和Nash效率系数（nash-sutcliffe modelling efficiency，NSE）分别提高72.6%和89.9%，因此，将高光谱反演与协同克里金方法相结合，可以综合两者优势，节约采样成本，提高预测效率。
土壤 含水率 遥感 高光谱 定量反演 协同克里金插值