开展作物冠层含水量的遥感反演有利于评估麦田干旱胁迫、实施精准灌溉. 为快速获取华北地区冬小麦生长期冠层含水量, 本文利用在2017年1—5月冬小麦生长期获取的Landsat-8 OLI和Sentinel-2 MSI多时相遥感影像, 基于混合像元分解模型, 建立了归一化水指数与麦田实测含水量之间的定量关系. 通过构建反演方程并结合遗传优化算法, 求解冬小麦冠层含水量. 对比地面实测数据, 研究结果显示, 本文方法能取得较优的反演结果, 决定系数 (R2) 与均方根误差(root mean squared error, RMSE)分别为0.567和5.6%. 与直接利用归一化水指数的反演方法相比, 误差降低20%以上. 研究表明, 量化小麦冠层和土壤背景的不同线性混合比, 可以有效消除土壤对小麦冠层含水量反演的影响, 对小麦等作物生长的遥感监测具有重要的应用价值.