干热风也被称为“干旱风”、“热干风”等,是一种极端天气下诞生的灾害,也是华北平原最严重的灾害之一,通常伴随着高温、低湿并有一定风力的一种农业气象灾害。与干旱不同的是,干热风是短期内温度骤升,湿度急降和风的辅助加强作用,从而使小麦在生长时受蒸腾作用引起大量失水,导致细胞结构被破坏,光合速率降低、叶绿素含量发生变化、根系活力减弱,使小麦由上往下青干,甚至逼熟死亡。遥感技术具有监测范围广,时效性强,以及应用领域广等特点,目前应用遥感对干热风气象灾害的研究较少,大多数以气象监测为主,不能反映干热风灾害对冬小麦作物具体的影响以及土壤湿度情况。本研究的目的是利用遥感的技术对干热风灾害下的冬小麦生长状况进行监测,并结合气象数据对干热风发生前与发生时蒸发量进行比较,最后评价干热风灾害对土壤湿度的影响,为农业气象灾害和农业生产提供帮助,用科学的手段预防和监测干热风的发生,避免对粮食生产造成不良影响。本文主要研究内容:（1）利用反射波谱和植被指数进行干热风监测。基于MODIS反射率数据,比较了干热风发生前与发生时冬小麦光谱反射率的变化,并构建多种植被指数,对比干热风发生前与发生时的植被指数变化,探究干热风灾害影响冬小麦生长的具体地区。（2）利用蒸散发进行干热风监测。基于SEBS模型,利用MODIS太阳天顶角数据、地表反射率数据和地表温度数据,并与气象数据相结合,模拟研究区蒸散发量,将干热风发生前与发生时的日蒸散发空间分布进行对比,并分析温度与蒸散发量的关系。（3）利用MODIS地表温度数据,比较研究区干热风发生前与发生时地表温度的变化情况,并结合植被指数EVI构建TVDI,研究干热风发生前与发生时TVDI的空间分布及地表湿度情况,分析温度与蒸散发量及TVDI的关系,评估干热风期间的干旱程度。本文的主要结论:（1）利用MODIS地表反射率影像,提取了干热风发生前（2014年5月21日）与发生时（2014年5月28日）的冬小麦光谱反射率,比较发现干热风发生时光谱反射率值较发生前整体都有所下降,在中心波长为0.86μm和1.24μm近红外波段上反射率比干热风发生前降低幅度较大。（2）利用地表反射率产品的波段数值,构建多种植被指数,将研究区干热风发生前与发生时构建的植被指数进行对比,可以看出在研究区南部干热风发生时NDVI、EVI、ARVI、RVI均有明显下降,PSRI、SIPI有增长的趋势;对比植被指数像元数量发现,干热风发生时NDVI、EVI、ARVI峰值向低值方向移动,RVI峰值变化不明显,PSRI、SIPI峰值向高值方向移动,EVI最高值由0.73下降为0.55变化最为明显,故使用EVI对干热风灾害进行监测效果最佳。（3）由SEBS模型模拟得到的河北省中南部干热风发生前与发生时蒸散发量的对比发现,干热风发生前河北省中部冬小麦种植区日蒸散发量大约在5-6 mm·d^-1,而南部冬小麦种植区日蒸散发量相对较低,大约在0-4 mm·d^-1;干热风发生时日蒸散发量整体有大幅度升高,像元值在6-10 mm·d^-1的达到74.67%。将站点的实际蒸散发量与模拟的蒸散发量进行比较,SEBS模拟值与实际值差别较小,因此SEBS模型可以用于有效估算干热风发生时的地表日蒸散发量。（4）通过植被指数NDVI和EVI与MODIS地表温度产品构建TVDI,分析干湿边特征,结果发现EVI的干湿边拟合效果与变化趋势更为明显,可以使用EVI构建干热风灾害下的TVDI,发现干热风发生时TVDI值较干热风发生前整体升高。比较干热风发生前与干热风发生时的TVDI像元数量,发现干热风发生时峰值向高值方向偏移明显,由0.3升高到0.67。（5）将干热风发生前和干热风发生时的蒸散发量值和TVDI值进行一元回归分析,发现随着TVDI升高,蒸散发量都呈现下降趋势,干热风发生时的点所对应的TVDI值和蒸散发量值均高于干热风发生前的值,说明干热风能够引发干旱灾害的发生。通过构建蒸散发量、TVDI和温度的三维图可以看出地表温度与蒸散发量和TVDI成正比关系,随着地表温度的升高,蒸散量不断增大。