干旱是我国最严重的自然灾害,随着全球气候的复杂化,干旱问题变得频繁化、剧烈化,严重影响了我国国民经济发展,甚至威胁到人民的正常生活。因此,研究基于卫星遥感技术的干旱监测方法,为制定有效的抗旱措施提供科学依据,对于防旱、抗旱、减灾具有十分重大的意义。本文针对遥感干旱监测中存在的问题展开研究,从描述干旱状态的角度出发,通过对地表温度变化和植被生长状态等干旱因子及其遥感监测机理的分析,提出了基于向量余弦相似性度量的遥感干旱指数,并利用遥感干旱因子的时间序列数据对其进行了改进。提出了基于互信息的遥感干旱等级划分方法,并在此基础上结合不同遥感干旱指数的适应性设计并构建了综合遥感干旱监测模型。总体来说,本文的主要研究成果及贡献如下:（1）通过对干旱特征及现有遥感干旱指数的分析,提出了一种干旱因子组合遥感干旱监测方法。在充分考虑干旱因子适用性以及时空因素对干旱因子的影响的基础之上,本文借鉴语言机器翻译的思路,选择适合描述干旱的干旱因子,建立由干旱因子组成的干旱状态特征向量;从信息相似性的角度出发,通过度量与极端状态特征向量相似性的方法提出了一种新的遥感干旱指数,并通过实验证明了指数的有效性与适用性。（2）针对干旱因子的时空特征,通过对干旱因子时间序列数据的分析,构建了半机理半经验的干旱因子极端状态特征向量,对本文提出的遥感干旱指数进行了改进。本文首先设计并实现了MODIS植被指数和地表温度时间序列数据质量控制算法,有效的保证了高质量植被指数和地表温度数据的提取。在高质量时间序列数据的支撑下,结合对时序数据的分析,通过建立时空分区的方法,对干旱因子极端状态特征向量进行了时空修正,进而对本文提出的遥感干旱指数进行了改进,提高了指数的精确度、敏感性以及时空适应性。（3）常用遥感干旱指数的干旱等级划分方法是通过建立干旱指数与地面实测数据的统计模型,进而依据实测数据的干旱划分规则进行干旱等级划分,然而干旱指数与地面数据统计关系复杂,很难用一种统计模型体现。针对这一问题,本文引入信息论的思想,通过计算遥感干旱指数各种划分方案与实测干旱等级数据的互信息,选择互信息量最大的划分方案,确定各干旱等级对应的遥感干旱指数区间范围,提出了遥感干旱等级划分的新思路。（4）针对遥感干旱指数各有时间、空间适用范围的特点,本文采用对不同遥感干旱指数合成的方法进行了改进。结合对不同干旱指数的时空适应性分析,针对研究区的气候环境和生态特点,对遥感干旱指数进行优化选择,利用合理的干旱等级划分规则,将不同的干旱遥感指数划归到同一标准之上,在此基础之上,设计并建立了综合遥感干旱监测模型,进一步提高了遥感干旱监测的精度和时空适应性。