我国作为人口大国,在耕地面积日益减少而工业建设、城市化进程不断加快的情况下,保障农作物的产量与品质是重中之重。植物水分利用率的测量对于耗水量低、抗旱性强、产量高的作物品种改良选育及产量预估都具有重要的参考意义。对于植物水分利用率探测的传统方法主要有人工测量、传感器接触测量两种,但其存在主观性强、重复性低、对植物造成损伤等缺点。而基于图像处理技术对作物进行监测不仅具有无损性和跟踪观测的优点,能够为水分利用率的长期对比测量提供依据。本文针对植物水分利用率无损测量、长期监测的研究目的,基于图像处理技术获取多种植物信息,并对多个信息利用主成分分析与多元线性回归法探究了一种植物水分利用率无损测量的方法。根据对现有的植物水分利用率测量方法进行对比分析后,确定了在个体水平上采用近红外和可见光图像结合的方法对植物水分利用率进行快速无损测量的方案;首先介绍了个体水平上植物水分利用率（WUE）的定义和测量方法,作为后续测量的依据。根据归一化植被指数（NDVI）测量叶片水分含量的原理,选择了滤光片与摄像头,经图像处理获得NDVI与水分含量间的关系。利用可见光图像获取植物的颜色纹理信息。根据测量精度与植物生长特点搭建双目立体视觉采集系统,并对相机进行标定,采用AD-Census算法进行立体匹配,获得视差信息,利用三维重构的空间坐标恢复植物叶片的长、宽、面积、周长等信息,用于评价植物的生长状态。同时为了实现植物生长环境的快速采集与处理,将传感器采集的数据上传至上位机,进行显示并保存;在完成了各参数采集及与水分利用率相关性分析的基础上,对各参数采用主成分分析法进行降维,然后利用多元线性回归法建立植物水分利用率测量模型。为了验证该测量方案的可行性及评价该方法的测量精度,选择具有一定经济效益的蒲公英为实验对象,对蒲公英进行梯度水肥培育,使植物的生长状态与水分利用率有明显的区分,讨论了不同水肥管理情况对植物产量、叶绿素含量的影响。利用NDVI实现了叶片水分含量的无损测量并分析了该测量方法的测量精度。对叶片水分含量、叶长、叶宽、面积、周长、颜色信息与植物水分利用率间的相关性进行了分析。对相关性高的参量进行主成分分析后,对保留的信息进行多元线性回归测量植物水分利用率。并探究了根据植物几何参数的生长变化趋势早期预测植物水分利用率的方法,为后续种植措施的调节起到了指导作用。本系统为后续进行植物水分利用率预测模型的构建打下了良好的基础,多个关键信息的获取都实现了快速、无损、数字化存储的功能,为其他类型植物的水分利用率测量提供了一定的参考价值。