稻纵卷叶螟（Cnaphalocrocis medinalis）是水稻的重要害虫之一,对我国粮食安全形成了重大威胁。本文通过对自然大田条件下发生的水稻稻纵卷叶螟为害进行定点连续观测,利用地面非成像高光谱仪、SPAD-502叶绿素仪和LP-80冠层分析仪获取水稻冠层光谱、卷叶率、叶绿素相对含量（Soil and Plant Analyzer Development,SPAD）和叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）数据,分析稻纵卷叶螟为害下水稻不同受害程度的冠层原始光谱和一阶导数光谱特征,对不同受害程度下水稻卷叶率、SPAD、LAI与冠层原始光谱反射率、冠层一阶导数光谱以及植被指数进行相关性分析,利用相关性高的光谱特征波段和植被指数建立卷叶率、SPAD和LAI的估算模型。再根据高分二号遥感数据的波段范围,将地面高光谱数据重新计算出7个宽波段植被指数,建立水稻拔节期植被指数与卷叶率、SPAD的关系模型,利用高分二号遥感数据反演地面水稻的卷叶率和SPAD,并使用地面实测点数据对反演数据进行精度验证。主要研究结果如下:（1）在近红外波段,除了灌浆期以外,其他生育期的光谱反射率都随受害程度的增加而降低,而可见光波段的规律相对不显著。水稻的冠层一阶光谱曲线在680～760nm波段内存在一个“主峰”,该处的差异在孕穗期和成熟期最为明显,一阶光谱值随受害程度的增加而减小。（2）SPAD、LAI、卷叶率与水稻冠层一阶光谱反射率的相关性好于原始冠层光谱反射率,光谱敏感波段主要位于红光和近红外波段。SPAD与各种植被指数之间的相关性好于LAI和卷叶率。在单因子估算模型中,三次多项式模型的模拟效果最好,而多元逐步回归估算模型的拟合效果好于单因子估算模型。卷叶率和SPAD的单因子估算模型和多元逐步回归估算模型均在拔节期拟合效果最好,而LAI的单因子估算模型拟合效果均比较差,但LAI的多元逐步回归估算模型在灌浆期的拟合效果较好,R2在0.5以上。（3）根据高分二号遥感的波段范围重新计算出的7个宽波段植被指数,与卷叶率、SPAD的相关性都比较好。卷叶率的单变量多项式模型的拟合效果好于多元逐步线性回归模型,SPAD的多元逐步线性回归模型的拟合效果好于单变量模型。高分二号数据使用R2最高的模型反演出的卷叶率、SPAD与地面实测的卷叶率、SPAD均具有显著的线性相关关系,SPAD比卷叶率反演的效果更好。这表明利用高分二号数据进行地面卷叶率和SPAD遥感反演是可行的。