水分含量是表征作物水分胁迫生理状况的重要指标, 及时有效地监测作物水分含量对于评估作物水分亏缺平衡, 指导农业生产灌溉具有重要意义。 基于NIR-Red二维光谱特征空间, 尝试构建一种新的作物水分监测指数PWI来估算作物水分含量。 以冬小麦作物植被水分含量估算为尝试对象。 首先, 利用地面实测小麦冠层高光谱数据, 结合对应卫星光谱响应函数, 模拟当前常用卫星HJ-CCD和ZY-3多光谱数据; 然后, 对基于NIR-Red二维光谱特征空间的现有植被指数PDI（垂直干旱指数）和PVI（垂直植被指数）进行改进, 通过比值变换的方法构建新的指数PWI来估算冬小麦植株含水量(VWC）。 结果显示: 基于模拟的HJ-CCD和ZY-3卫星宽波段多光谱数据生成的PWI估算小麦VWC具有良好的效果, R2分别达到0.684和0.683, 均达到了极显著水平。 利用检验样本得到冬小麦VWC估算的R2和RMSE分别为0.764和0.764, 3.837%和3.840%, 这表明应用提出的新指数PWI估测作物含水量具有一定可行性。 同时, 也为当前利用主要国产卫星遥感数据HJ-CCD和ZY-3开展作物水分遥感监测应用提供了一种新方法。