目前,利用遥感技术对大范围针叶林病虫害的监测,是对森林健康状态评估的有效手段。林分的光谱特征差异,是对植被健康状态判别的光学遥感方法,是当前国内外研究的主要技术方法。然而对病虫害前期即绿色攻击阶段的监测精度不高,而热红外遥感的潜力则尚未挖掘。本文利用热红外遥感对针叶林病虫害的多尺度观测结果,分析并评估了热红外技术监测的潜力。基于叶片尺度观测数据结合SPA模型,讨论分析针叶温度对害虫胁迫的响应机制,并扩展害虫胁迫模块来模拟受害叶片组分和土壤组分温度。耦合害虫胁迫模块和三维热辐射传输模型RAPID实现害虫胁迫林分的三维温度场模拟,以期为热红外遥感在森林病虫害监测体系中提供敏感性的温度阈值以及可运行的分析模型等参考数据。研究结果主要包括以下几个方面:1、热红外技术监测病虫害胁迫的潜力评估。（1）在针叶尺度上:不同受害程度的云南松针叶温度与健康针叶的温差ΔT在14:00-15:00之间达到最大;轻度、中度和重度受害针叶ΔT分别可达0.6℃,0.7℃,2.5℃;叶片叶绿素含量CCL、叶片含水量WCL、净光合速率Pn、气孔导度gs和蒸腾速率Tr等生理生化因子随受害程度增加而降低。不同程度受害针叶的CCL和WCL与NDVI和NDWI均呈负相关;gs和WCL与ΔT具有较强的负相关。（2）在冠层尺度上:叶面积指数LAI与冠层温度和样地平均温度呈显著负相关（R~2分别为0.8313,0.4143）。当LAI＜1时,灌木和草本对温度与枯梢率（Shoot Dead Ratio,SDR）的关系干扰较大;当LAI≥1时,冠层温度和样地温度与SDR呈显著正相关（R~2分别为0.7371,0.5011）。（3）在林分尺度上,SDR与像元平均温度LST呈现较好的正相关。Landsat8和GF-5的LST与SDR在同一区域的相关性相差较小。NDVI与GF-5的LST联合反演SDR的精度更高,而NDWI与不同数据源的LST联合反演SDR的结果精度相差不大。此外,像元单一波段的光谱数据很难反映SDR随时间的变化,不同波段间的线性和非线性组合构建的光谱指数可以反映不同SDR下的植被特征差异。当SDR较小时,植被指数,包括SAVI、MSAVI、MSAVI2和NDVI,与SDR呈负相关。在SDR较大时,水分指数,包括NDWI、MNDWI,与SDR呈负相关;NDPI和NDTI和SDR呈正相关。2、病虫害胁迫下的林分组分温度模拟与验证通过对SPA模型的详细解析发现,SPA模型中叶片净辐射nR对叶片组分温度影响最大。在此基础上,研发SPA害虫胁迫模块,能够模拟不同受害程度的叶片和土壤温度模拟。结果表明,轻度受害与健康针叶的模拟精度较高,误差较小（RMSE分别为0.69K,1.12K）;中午模拟结果更接近实测值;光照与阴影土壤温度差异明显;不同受害冠层下的土壤组分温度差异不明显。3、耦合RAPID和SPA模型模拟病虫害胁迫林分三维温度分布及验证将SPA模型模拟的组分温度作为输入,驱动RAPID模型模拟三维温度分布。以无人机热红外图像为参考,耦合模型能准确模拟受害云南松林分的三维场景温度分布（R~2=0.8343,RMSE=0.7028K）。基于耦合模型,进一步开展了LAI与SDR的敏感性分析。结果表明,冠层温度随着LAI的增大而减小,随SDR的增大而升高。当LAI＜2时,SDR对冠层温度的影响较小,冠层温度随LAI的变化响应更为迅速;当LAI≥4时,场景温度随LAI增大变化较小;当LAI＞10,冠层温度趋于稳定。