干旱是众多自然灾害中,影响范围最为广泛,既对社会经济造成严重损失,又对社会稳定带来不良影响。四川省自建国以来,几乎每年都有干旱的出现,近年来两次特大干旱持续时间长、受灾面积广、受灾程度重,对四川省社会经济造成巨大损失。介于此,随着遥感技术的不断发展,定量遥感技术日益成熟,本文利用遥感技术对干旱旱情、干旱时空分布特征进行监测,以期在干旱发生发展消退的过程中为抗旱救灾部门提供快速、准确的干旱旱情监测信息,以及为灾后制定、实施防灾减灾措施提供参考。针对上述情况,本文首先结合Modis数据和国产风云卫星数据,发挥两种数据高空间分辨率和高时间分辨率的优势,为此,本文改进温度植被干旱指数TVDI,利用Modis数据的月合成地表温度产品LST和月合成植被指数产品NDVI构建温度植被干旱状态指数,同时,结合风云静止气象卫星的定量降水估计产品计算降水状态指数SPRE,构建线性加权组合模型,即归一化旱情综合指数STVPI,模型的权重通过与同期的综合气象干旱指数(CI)的相关性来确定,并以归一化旱情综合指数作为旱情监测指标。由于2006年和2010年四川省在短时间内连续遭遇了两次特大干旱,故选取四川省2006年夏季伏旱和2009年-2010年的冬季干旱作为典型,对这两次特大干旱的旱情进行研究监测。研究监测结果表明,2006年夏季伏旱旱情主要集中于四川盆地,以遂宁市和南充市最为严重,成为此次特大干旱的重灾区;2009年-2010年的冬季干旱旱情主要集中于攀西山区,以攀西山区南部的攀枝花、会理、会东等地最为严重,旱情从2009年11月持续到2010年4月才开始缓解,会理、会东、德昌、西昌、攀枝花成为此次干旱的重灾区。其次,为了进一步分析2006年夏季伏旱和2009年-2010年的冬季干旱旱情的重灾区,利用Landsat数据,自行计算植被指数NDVI,同时通过ENVI二次开发功能,编程实现了地表温度反演的单窗算法,并给出了相应的地表温度反演流程,实现了直接利用Landsat数据进行地表温度反演的集成化工具。通过对2006年夏季伏旱和2009年-2010年的冬季干旱旱情重灾区的干旱监测,监测结果表明,利用Landsat数据的各月旱情监测演变结果与利用MODIS数据的旱情监测演变结果相似,且由于分辨率的提高,监测结果更加精细化;遂宁、南充旱情发展趋势基本一致,5月干旱旱情开始发展,8月干旱旱情发展到顶峰,10月干旱旱情开始缓解消退;攀西山区重灾区旱情严重的区域主要集中分布于会理、会东、德昌、西昌、攀枝花的金沙江、雅砻江、安宁河沿岸的干热河谷地带,其中攀枝花南部、会理大部分地区和会东南部旱情最为严重且持续时间长。