蒸散在全球能量交换和水分循环中具有重要作用,是气象学、水文学以及生态学等领域的重要参数。传统的蒸散反演模型,多依赖于地面观测的气象数据,且参数较多,在缺资料地区难以推广。归一化植被指数(NDVI)与地表温度(Ts)形成的三角形或者梯形特征空间,已经被广泛应用于地表蒸散和土壤湿度等的估算,且其所需参数皆可通过遥感手段获得,本研究引入该算法,结合Priestley-Taylor公式,利用MODIS数据和GLDAS数据,进行缺资料地区陆面蒸散发的估算,整个过程独立于地面观测。缺资料地区陆面蒸散发估算主要包括以下几个过程：(1)利用综合法,结合DEM对GLDAS气温数据进行降尺度处理；(2)基于MODIS地表温度(LST)和植被指数(NDVI)数据产品,建立Ts-NDVI特征空间,拟合干湿边,并计算温度干旱植被指数(TVDI)；(3)基于Priestley-Taylor公式,结合TVDI,估算区域蒸散发(ET)。本文选用新疆伊犁地区特克斯河流域作为试点研究区,基于上述算法和数据产品,反演该区域2009年全年植被覆盖区(包括天然植被和农田)的日蒸散发量,并对不同植被类型单位面积蒸散量进行了分析。受NDVI变程的影响,4月份到10月份三角形特征空间的形态明显优于其他月份,从而也给其他月份ET反演带来了较大不确定性,需要进一步探究低植被覆盖区ET三角形特征空间反演算法。将日蒸散反演结果与昭苏试验点波文比观测(2009年8月15日～2009年9月15日)结果进行比较,相关性较好。