受全球气候变暖的影响,干旱已成为全球范围内覆盖面最广、发生率最高、影响最严重的自然灾害之一。关中地区地处我国内陆陕西省中部,由于其特殊的气候、地形、土壤、经济条件,使得该地区干旱灾害频繁发生。频发的干旱十分不利于冬小麦与夏玉米的生长,尤其是在春季冬小麦关键生育期降雨稀缺,给该地区的粮食生产与经济发展造成巨大威胁。因此,有必要对该地区开展干旱监测工作,及时准确掌握旱情的深度与广度,为农业部门制定抗旱救灾措施提供决策依据。遥感技术以其监测尺度大、获得的数据时间以及空间分辨率高、数据准确等多方面的优点而被广泛应用于旱情监测研究中。本文在对国内外遥感干旱监测研究现状分析的基础上,选用目前旱情监测效果较好的TVDI模型对关中地区2004-2013年冬小麦关键生育期的旱情进时空变化及主要影响因素探讨分析,得出以下主要结论:(1)采用Savitzky-Golay滤波方法对研究区的MODIS NDVI数据进行时间序列重建,可以较好地去除大气条件和数据传输错误造成的异常噪声值,使滤波后的植被指数曲线在保持原有形状的基础上变得更为平滑,更为真实的恢复了冬小麦生育期内NDVI曲线两峰一谷的特征,符合冬小麦生长发育变化规律,滤波后的影像中的条带以及异常值也得到了有效纠正,使像元值更接近地面真实值,为进一步的冬小麦面积提取以及物候期监测奠定基础。(2)根据四种典型地物在冬小麦全生育期的NDVI曲线变化特征建立决策树分类模型,提取关中地区冬小麦种植区。从空间位置来看,冬小麦主要分布在渭南市的富平县、蒲城县、华县、华阴县,咸阳市的永寿县、乾县、武功县、兴平市、泾阳县,宝鸡市的凤翔县、岐山县、眉县以及扶风县,西安的户县、长安县、高陵县、阎良区以及铜川市的耀县。从整体上来看,关中地区冬小麦种植区主要集中在关中中部地区,自西向东呈片状分布。将提取结果与TM影像监督分类与非监督分类的结果进行对比发现利用决策树模型提取的冬小麦像元精度更高;对提取的冬小麦像元进行面积统计,并与统计年鉴记录数据进行对比,结果显示,由统计年鉴得到的2013年关中地区冬小麦播种面积为953.9千公顷,而决策树识别的冬小麦种植面积为928.1千公顷,相对误差仅为2.7%。(3)利用双Logistic函数对NDVI时序曲线进行拟合,提取的关中地区2013年冬小麦关键物候期,发现返青期普遍开始于第57天以前,即2月26日前;抽穗期普遍开始于第105天至第112天,即4月15日至4月22日,成熟期普遍开始于第145天至第160天,即5月25日至6月9日。返青期较早的地区有户县、武功县、兴平市、三原县、泾阳县,返青期延迟的地区包括永寿县、淳化县、耀县,白水县;抽穗期较早的区域包括在武功县、华县、华阴县,大荔县,时间推迟的地区永寿县、淳化县;成熟期提前的地区有周至县、蒲城县、华县、华阴县,时间后推的地区有凤翔县、永寿县、淳化县,总体上表现为返青期较早的地区,抽穗期和成熟期都会跟着提前,而较晚进入返青期的地区抽穗期和成熟期都会延迟。(4)利用冬小麦NDVI与地表温度构建的Ts-NDVI特征空间都呈三角形或者梯形,NDVI对应的最高地表温度即干边均表现为先增大后逐渐减小,总体表现为减小的趋势,NDVI对应的最低地表温度即湿边呈现出先减小后逐渐增大,总体呈增大的趋势。从整体的拟合结果来看,干边的拟合效果比湿边好,R2均值达到了0.73,从各个阶段的拟合情况来看,返青期与抽穗期的整体拟合效果较成熟期好,说明TVDI更适合于监测关中地区的春旱。利用不同深度土壤湿度数据与TVDI做相关性分析,发现TVDI与10cm、20cm、50cm 土壤湿度均存在负相关关系,在F检验中,TVDI与20cn 土壤湿度相关系数最高,均通过了显著性检验(α=0.05),其次是1Ocm,与50cm 土壤湿度相关系数未通过显著性检验(α=0.05),表明TVDI更能反映和指示地表10～20cm 土壤水分状况。(5)利用TVDI模型监测关中地区2004-2013年冬小麦三个关键生育期的旱情,发现2005年返青期、2013年抽穗期、2012年成熟期旱情最为严重,中旱面积分布广泛。十年来关中地冬小麦在三个关键生育期TVDI呈现为“上升—下降—上升”趋势,其中,2004-2005年TVDI表现为急剧上升的趋势,2005-2010年为缓慢下降的趋势,2010-2013又呈现出急剧上升的趋势,整体表现为上升趋势,但上升幅度不大,表明这10年关中地区春季旱情虽然有所加重,但变化不明显。分析冬小麦在各个生育阶段的旱情变化,发现冬小麦生育期的这三个关键阶段TVDI都表现为上升趋势,旱情最严重的是返青期,以中旱为主,面积占冬小麦种植区的59.58%,抽穗期与成熟期的旱情以轻旱为主,面积分别占54.56%与65.21%。各阶段旱情总体上呈现为北重南轻的空间分布状况。