近年来,由于新冠疫情、气候变化以及以贸易制裁为主要手段的国际政治博弈,农业生产与农业安全成为了全球关注的热点问题。作物胁迫与衰老的精准监测是农业生产中的重要一环,对于农药（杀菌剂、植物生长调节剂等）、化肥（氮肥等）的精准使用和管理具有重要的指导意义。遥感能够提供高效、无损、实时、大面积的田间观测,为作物胁迫与衰老的精准监测提供了可能性。本文对作物胁迫与衰老的发生机理以及光谱响应机制进行研究,针对不同的农药（杀菌剂、植物生长调节剂）、化肥（氮肥）的精准管理,进行基于小麦条锈病敏感指标的胁迫定量监测方法研究、基于理化参量植被指数的小麦冠层氮素含量估算及条锈病胁迫与氮素胁迫区分研究、基于吐絮程度的棉花衰老遥感监测方法研究,从而构建了作物胁迫与衰老的精准监测模型,得到的主要研究结论如下:（1）基于小麦生理生化参数数据与叶片/冠层尺度光谱数据进行小麦条锈病定量监测方法研究。首先探索不同条锈病严重程度下的植被生理生化参数的变化模式,以及该模式下的光谱响应规律;而后根据上述规律结合条锈病孢子菌落的光谱响应特征构建三个新型条锈病植被指数模型YROI（Yellow rust optimal index）、YRII（Yellow rust identification index）、YRSI（Yellow rust spores index）;最后根据叶片与冠层尺度的田间光谱实测数据对新指数进行评估。与现有指数相比,三个新指数的估算精度高,鲁棒性强,其中YROI具有最高的精度和鲁棒性。该研究成果为及时、准确地定量监测小麦条锈病提供了支撑,同时为将来针对病害的农药（杀菌剂）变量精准使用提供了指导。（2）基于小麦正常水肥设置与氮梯度设置下的小麦氮素与理化参量数据分析,进行各生育期最佳的冠层氮素诊断方法研究。探究了不同生育期及不同氮梯度设置下作物氮素与理化参量的变化规律,并结合冠层光谱数据,测试获取各生育期反映冠层氮素含量的最佳植被指数。由于起身-拔节期对于小麦氮素含量的准确监测能够指导拔节期的追肥,有利于生育后期的干物质量的增加,因此在研究中还重点针对起身-拔节期的小麦氮素进行了冠层氮素含量监测研究,类胡萝卜素与叶绿素比值植被指数（Carotenoid/chlorophyll ratio index,CCRI）是该时期最佳监测指数,估算精度最高。同时由于不同胁迫的田间作物管理的差异很大,因此对于条锈病与氮胁迫的田间区分非常重要,根据对两种胁迫的光谱响应机理的深刻理解,与最佳指标的选取,进行了两种胁迫的精准区分,用于指导农药的喷洒或肥料的使用。（3）基于哨兵2号（Sentinel-2）卫星数据结合农学与遥感指标构建表征棉花衰老的监测方法研究。首先提出了一个新的用于反映棉花衰老程度的遥感指标——棉絮面积比例（Boll area ratio,BAR）;而后分别建立用于反映棉絮面积比例（BAR）和农学指标吐絮率（Boll opening rate,BOR）的新型植被指数模型BARI（Boll area ratio index,BARI）和BORI（Boll opening rate index,BORI）;随后在对新指数的测试中,BARI在对BAR的预测和验证中表现最佳,BORI在对BOR的估算中精度和鲁棒性最好;并得出了BAR与BOR之间呈现与棉花衰老生理模式一致的指数增长关系,进一步验证了遥感棉花衰老指标的科学性与准确性。论文的主要创新性贡献包括:（1）结合辐射传输模型与线性混合模型,探究植被理化参量与病害孢子的定量光谱响应特征,获取条锈病敏感的特征波段,建立三个新型条锈病定量监测指数YROI、YRII、YRSI,提高了条锈病遥感监测精度。（2）针对不同生育期及不同氮梯度下的小麦氮素与理化参量的变化规律及光谱响应特征,筛选出监测起身-拔节期的最佳监测指数为CCRI,鲁棒性强。（3）针对目前对于棉花衰老的遥感监测研究较为匮乏的问题,提出了可表征棉花衰老状态的吐絮程度新指数BARI和BORI,与现有指数对比,具有更高的精度与鲁棒性。