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地表干旱是目前世界上对人类危害特别大的自然灾害之一,它具有影响范围广、持续时间长、造成经济损失最严重等三个主要特点。近半个世纪以来,人类对自然资源的开发导致对生态环境的破坏越来最严重,全球气候变化及极端气候事件也日益突出,地表干旱发生的频率更加频繁,影响范围也越来越广。传统的地表干旱监测主要是利用地表温度或地表水分等气象数据模拟而出,传统方法对小范围区域地表干旱监测效果较好,而在对大范围地区的地表干旱监测时,费时费力,工作量比较大,效率比较低。近年来遥感技术的迅速发展,为地表干旱研究提供一种可以大范围长时间序列的监测方法,对大范围地表干旱监测研究起到不可忽视的作用。论文首先简单介绍了国内外干旱遥感监测的科学进展及主要研究方法,然后就当前主流的几种干旱遥感监测模型做了介绍,并指出各个模型的最佳适用条件。根据安徽省的典型地域特点,采用温度植被指数法(Temperature Vegetation Drought Index, TVDI)对安徽省2000-2013年的地表干旱进行监测,并对四个典型研究地区(淮北平原的毫州市地区、江淮丘陵区的合肥市地区、大别山区的安庆市地区和皖南山区的宣城市地区)的监测结果进行了验证与分析。利用安徽省气象局发布的2011年1、4和5月份的气象干旱数据,与利用TVDI方法反演的对应时间段的地表干旱指数(Surface Drought Index, SDI)数据进行验证,结果显示：遥感监测的地表干旱在空间区域上与气象局发布的干旱数据基本一致,只是在个别小的空间范围内会出现监测结果不一致。对安徽省2000-2013年的3月份四个典型研究地区的SDI与归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index, NDVI)、地表温度(Land Surface Temperature, LST)进行相关性分析,发现SDI和NDVI呈负相关,但相关性不显著；而SDI和LST呈显著的正相关,相关系数在0.82到0.94之间。对研究区的SDI进行时空变化研究时发现,在时间变化上,安徽省2000-2013年的3月份基本上都会出现轻微的地表干旱,且地表干旱程度年际变化不大。在空间分布上具有沿纬向从北向南干旱程度逐渐变弱的趋势,其中淮北平原地区和江淮丘陵地区是地表干旱发生最频繁的地区,大别山区和皖东南山区干旱程度最弱,发生频率也最低。结果表明TVDI方法可以很好的对复杂地区的地表干旱进行监测。随着科技的进步,遥感监测的精度也会逐渐提高,传统方法和遥感技术相结合进行地表干旱监测与预报将会得到更广泛的应用。