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我国是一个农业大国，受季风和气候的影响，易爆发干旱，给农作物造成了重大的损失。探索一些高效及时的监测干旱的方法成为了研究干旱的一部分重要工作。遥感具有高时间分辨率，高光谱分辨率，易获取等特点，由于干旱有“干旱一大片”的特点，所以不需要非常高的空间分辨率遥感影像。因此使用遥感的方法监测干旱，将大大提高抗旱水平，为减轻农业灾害服务。干旱产品在应用之前需要进行真实性检验。遥感的真实性检验就是利用直接检验或间接检验的方法，对拟检验的遥感数据产品的辐射精度、几何精度和光谱精度进行检验和评价，对遥感反演产品和应用产品的精度进行检验和评价。本文的重点就是利用目前正在使用的遥感干旱指数，并适当改进，进行干旱产品的反演，同时使用同时间段的气象干旱指数监测同地区，建立真实性检验同量纲之间和不同量纲之间的真实性检验流程，并分析三个指数的优缺点以及适用性。本文以黄淮海平原为研究区域，分别基于遥感指数-植被健康指数（VHI）和改进的植物水分指数（MNDMI）和气象指数-标准化降水指数（SPI）监测该区域2000-2012年的干旱变化情况，并结合研究区域的高程和植被覆盖类型，完成真实性检验的过程。研究的内容和结论如下：(1)研究了VHI遥感干旱指数的监测原理，并基于MODIS的2000-2012年遥感影像数据反演VHI，最后使用VHI评价黄淮海平原的干旱情况；(2)研究了NDMI遥感干旱指数的监测原理，并对NDMI进行了距平处理，处理后的指数称为MNDMI，MNDMI考虑了历年的NDMI对当年的影响，并基于MODIS的2000-2012年遥感影像数据反演MNDMI，最后评价黄淮海平原的干旱情况；(3)基于DEM数据，对黄淮海平原的高程分布进行分析，并将它按照0-25、25-50、50-100、100-500m的高程进行分类，使用IDL将影像RGB显示；(4)基于MOD12Q1数据，提取了黄淮海平原的11年的植被覆盖情况，将11年植被类型未变的区域仍赋值为原植被类型，将植被类型一年以上改变的区域赋值为0，最后使用IDL语言将结果以RGB的形式表示出来；(5)研究SPI气象干旱指数的监测原理，并使用IDL语言实现了该算法，基于1960-2012年的降雨数据，计算了52年间的SPI月值，提取2001-2012年间的SPI值用于真实性检验中的不同量纲的检验；(6)提取VHI和MNDMI与气象站点相同位置的九像素值，将VHI假设为待检验遥感产品，用MNDMI和SPI作为检验产品，实现真实性检验过程，并分析检验结果，确定三种干旱指数的优缺点及各自适用性。研究结果表明：VHI和MNDMI对于水分比较敏感，适合实时监测干旱；SPI适合分析长时间序列降水跟干旱的关系;MNDMI监测的干旱规律与VHI是一致的，但是根据本文中描述的分类方法分类的出的监测结果与VHI不是很匹配，应该结合更多的实地数据探索更为适合MNDMI的干旱分类标准；不同量纲的真实性检验结果明显低于同量纲之间的检验结果，但是对于干旱监测的规律是一致的。