1.一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，包括以下步骤：S101、获取遥感数据；S102、获取基于Nir-Red光谱特征空间的垂直干旱指数；S103、获取基于Nir-Swir光谱特征空间的短波红外垂直失水指数；S104、根据所述的垂直干旱指数和短波红外垂直失水指数计算综合Nir-Red-Swir三波段垂直植被水分指数，利用所述垂直植被水分指数进行小麦冠层含水量反演，所述垂直植被水分指数的计算公式为：其中，M 1 为Nir-Red光谱特征空间的土壤线斜率，M 2 为Nir-Swir光谱特征空间的土壤线斜率；R red 、R nir 、R swir 分别为作物在红波段、近红外波段和短波红外波段的反射率，PDI为垂直干旱指数，SPSI为短波红外垂直失水指数。
2.根据权利要求1所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述垂直干旱指数的计算公式为：其中，M 1 为土壤在Nir-Red光谱特征空间的土壤线斜率，R red 为红波段的反射率，R nir 为近红外波段的反射率。
3.根据权利要求1所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述短波红外垂直失水指数计算公式为：其中，M 2 为土壤在Nir-Swir二维光谱特征空间的土壤线斜率，R swir 为短波红外波段的反射率，R nir 为近红外波段的反射率。
4.根据权利要求1所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述遥感数据为四景Landsat 8 OLI影像。
5.根据权利要求4所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述遥感数据需进行数据预处理，所述预处理包括辐射定标、大气校正和几何校正。
6.根据权利要求5所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述数据预处理基于ENVI进行。
7.根据权利要求1或2所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述垂直干旱指数用于表征区域的干旱状况。
8.根据权利要求1或3所述的一种综合Nir-Red-Swir光谱特征的小麦冠层含水量反演方法，其特征在于，所述短波红外垂直失水指数用于表征区域植被水分胁迫。
