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土壤水分是作物生长的控制性因子之一。大区域的土壤水分监测一直是学术界的一大难题。本文回顾了干旱的描述方法、常规的干旱指标、常用的干旱分级定等方法。传统的土壤水分监测方法只能采集到点和小范围的土壤水分信息，难以满足科学研究和政府部门对土壤水分客观、实时、大面积监测的需要，而采用遥感信息源结合地面调查数据的方法可以满足这些需要。本文介绍了常用的遥感监测土壤水分的方法和研究进展。主要的方法有：热惯量法、微波法、热红外、距平植被指数法、植被供水指数法、植被缺水指数法、绿度指数法。各种遥感方法采用的原理不尽相同，各自的适用范围也不同。常用的遥感监测土壤水分采用NOAA／AVHRR作为信息源，AVHRR仅有5个波段，星下点空间分辨率为1.1km。而EOS／MODIS是NOAA／AVHRR的替代、更新产品，拥有36个波段，最大空间分辨率250m。 MODIS有AVHRR无可比拟的优势，因此传统的基于AVHRR平台遥感监测土壤水分的方法有必要转移到MODIS平台上来，提高监测的精度。目前文献表明这方面的研究尚少，本文将做一个有益的探索。 本文将主要研究基于MODIS的热惯量法、植被供水指数法监测土壤水分。热惯量法主要适合裸露的土壤和作物生长的早期。植被供水指数法主要适用于作物生长的旺盛期，基本覆盖地面的时段。对于热惯量法采用MODIS的1、2、3、4、5、8～19、31、32波段。植被供水指数法采用MODIS的1、2、31、32波段。结合地面气象站点实地测量的土壤水分数据来验证热惯量法和植被供水指数法的可靠性和精度。得出以下结论：MODIS遥感影像监测大区域裸露土壤、作物生长早期和作物地表覆盖高时段的土壤水分是可行的。遥感监测的土壤水分与地面实测数据的拟和线性关系模型、指数模型、对数模型的拟和精度相差不大，为了计算方便一般采用线性模型。热惯量法监测土壤水分的最佳深度为20cm。对于深层的土壤水分监测是无效的，或者说效果不明显，需要深入的研究。植被供水指数法也同样只适合表层土壤水分监测，并且精度较低。分别用直线、对数、指数模型对植被供水指数与土壤相对含水量进行拟和，各种模型在不同土壤深度，监测精度差别并不大。植被供水指数法监测土壤水分影响因素较多，需要进一步研究各种条件下的稳定模型。讨论了近一步提高热惯量法和植被供水指数发监测精度的方向和需要注意的问题。