荒漠化是制约我国经济发展的最重要因素之一,土壤水分是沙地生态系统的重要因素,制约着沙地植被的形成和发展,也是监测土地荒漠化的一个重要指标。随着3S技术的发展,使用定量遥感技术能够对大面积区域进行快速、实时的土壤含水量遥感监测。通过建立精确遥感反演模型可以长期监测沙地生态系统的土壤水分动态,对于防治土地荒漠化具有重要的实践价值。本文以Landsat TM影像为数据源,以科尔沁沙地西缘内蒙古翁牛特旗作为研究试验区。首先对遥感图像进行辐射校正、几何校正、大气校正等预处理,为土壤含水量的定量反演做数据准备。然后采用了热惯量遥感信息模型、温度植被干旱指数法(TVDI)、BP神经网络法三种方法建立内蒙古翁牛特旗地区科尔沁沙地土壤含水量的精确遥感信息模型,并利用理论精度和实际精度分别对三种方法建立的土壤含水量遥感信息模型进行了精度检验。统计结果表明: BP神经网络法建立的遥感信息模型理论精度和实际精度最大,分别为81.81%和92.17%;温度植被干旱指数法建立的遥感信息模型理论精度76.82%、实际精度86.15%;基于热惯量法建立的土壤含水量遥感信息模型理论精度和实际精度最低,分别为68.27%和77.28%。由于地表温度、土壤热惯量除了受土壤含水量影响以外,还受地形、植被、土壤质地、有机质含量等其它因素的影响。从反演精度考虑,在裸土或植被稀疏的地区应该采用热惯量法来进行反演。在植被覆盖较大的区域宜采用温度植被干旱指数法(TVDI)来反演土壤含水量。