实行耕地休耕是减少地下水用水量、涵养地下水源的有效方法,近年国家和地方政府均出台了相关冬小麦休耕政策,河北省连续多年开展耕地轮作休耕。在此背景下,定量研究冬小麦休耕带来的节水效应,为休耕地节水效果提供数据参考和理论依据,有助于合理调整作物布局、保持土地质量,对合理利用水资源、提高农业水资源利用率等都具有现实意义。本文以河北省为研究区,使用哨兵2数据构建时间序列植被指数,应用图像分割方法分割出图像对象,将图像对象的时序植被指数与参考植被指数曲线进行匹配,提取2019年冬小麦种植区和冬小麦休耕区,同时,针对研究区范围过大,存在物候偏移的特点,引入时间加权动态时间扭曲算法(TWDTW)作为匹配算法,并以高分辨率影像以及河北省公布的冬小麦面积,验证了该方法的有效性。针对蒸散量反演难以兼顾时间尺度与空间尺度的现状,本文以哨兵2数据为主反演蒸散量,Landsat8和MODIS温度产品融合生成融合地表温度作为哨兵2缺少的地表温度的补充。对同日同区域哨兵2反演结果与Landsat8反演结果进行对比发现,哨兵2反演结果与Landsat8反演结果在空间分布、数值分布、细节纹理上高度一致;二者反演数值的均方根误差为0.1193,差别极小,线性回归系数为0.9575,哨兵2的细节纹理优于Landsat8反演结果。同时使用站点蒸发皿测量值和站点气象数据计算值分别进行了定性和定量检验,有效证明了使用哨兵2反演蒸散量的可行性。基于SEBS模型,使用河北省2019年1-7月所有低云量哨兵2数据计算地表反照率、植被指数、叶面积指数、植被覆盖度、地表比辐射率,结合融合地表温度以及气象数据,反演出河北省115个日期的蒸散量,并逐月合成月累积蒸散量。结果显示,河北省冬小麦种植区和休耕区1-6月蒸散量整体逐渐增加,7月份略有减少。冬小麦的蒸散量在2-6月均高于休耕地,1月份相同,7月份低于休耕地,大部分地市冬小麦与休耕地的蒸散量之差在不同月份的关系为4月>5月>3月>6月>2月>1月>7月。整体来看,冬小麦种植区与休耕地在整个生长季的蒸散量相差66.87mm,约合亩均节水44m3。除蒸散耗水外,冬小麦亩均灌溉量为180m3,冬小麦整个生长季相对休耕地亩均节水约224m3。