基于NOAA数据的干旱监测在陕西省已有近十年的历史,从历年的实际应用效果看,主要解决了全省干旱宏观发生、发展的动态监测问题,但不能满足为市、县级政府的服务需求,特别是陕西省从南到北气候条件、地质和地表植被覆盖、种植制度等差异较大,这就要求开展精细化干旱监测和评估。MODIS数据在波段设置和探测精度方面较NOAA数据有着十分显著的优势,随着MODIS资料应用的日益广泛,如何应用MODIS资料实现干旱监测的精细化,是遥感定量化应用一个重要的发展方向,也是本文研究的重点问题。本文在广泛总结前人对干旱监测模型研究成果与经验的基础上,从可业务化和实际应用的角度出发,使用热惯量法和植被供水指数法两种干旱监测模型进行了基于MODIS数据的陕西省干旱遥感监测的业务化方法研究。首先对MODIS-1B数据进行大气校正、双眼皮处理、投影变换、几何校正等预处理,在此基础上进行了模型关键参数的反演,利用每日白天、夜间两个时相的MODIS数据,建立了热惯量遥感监测模型。热惯量法属于定量表达方法,通常在计算中用表观热惯量代替真实热惯量。我们通过表达式ATI=B(1-ABE)/ΔT(B为常数)计算得出表观热惯量ATI,将ATI与土壤墒情监测值进行相关分析,得出结论,三种模型中指数模型的相关性最好,线性模型次之,对数模型的相关性略差,但三种模型均达到了相关性水平,在实际监测中鉴于线性模型计算方便常常使用线性模型。最后旱情的等级划分如下:Y≤40为重旱;40＜Y≤50为中旱;50＜Y≤60为轻旱;60＜Y≤80为正常;Y＞80为湿润。植被供水指数模型的建立只需要一个时相的资料,本文首先根据生态气候特征将全省划分为5个干旱监测区域,选取NDVI和LST作为模型输入参数,通过表达式VSWI=T_s/NDVI求得单日植被供水指数值VSWI,再通过计算获得旬最大植被指数产品,然后根据各监测区地面土壤湿度观测数据作为定标点,参照农业气象中有关旱情的划分标准,将每个监测分区的植被供水指数划分为5个等级,用于反映干旱的相对程度。选取2007年5月的MODIS卫星遥感资料进行验证,得出结论,该方法结果与实际旱情比较相符。从研究结果来看,运用MODIS数据进行干旱遥感监测的结果和地面实际观测的结果基本一致,准确率较高,而且可视化效果比NOAA卫星要好,达到了陕西省干旱监测业务化和精细化的要求,既能够获得全省干旱监测的宏观信息,又可以根据实际服务需求得到各市、县干旱监测的精细化产品。