改进温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index，TVDI）并明确TVDI的农业干旱等级阈值，对提高TVDI指数监测农业干旱能力有重要意义。利用近19 a的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectro-radiometer，MODIS）遥感数据，基于单时次和多时次方法构建NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）-LST（Land Surface Temperature，LST）、EVI（Enhanced Vegetation Index，EVI）-LST、RVI（Ratio Vegetation Index，RVI）-LST、SAVI（Soil-Adjusted Vegetation Index，SAVI）-LST等几种特征空间，讨论TVDI计算方法，分析TVDI在甘肃省农业干旱监测中的适用性，并明确甘肃省夏季TVDI农业干旱分级标准。结果表明：（1）基于多时次方法构建的 SAVI-LST特征空间TVDI更适合甘肃省农业干旱监测，其对土壤相对湿度（Relative Soil Moisture，RSM）拟合的均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）比NDVI-LST特征空间TVDI对RSM拟合的RMSE和MAE下降1%~5%；（2）TVDI适用于夏季甘肃省半干旱区、半湿润区、湿润区等非干旱区浅层10、20 cm土壤深度的农业干旱监测，RMSE和MAE约15.6%和12.6%，拟合误差湿润区<半湿润区<半干旱区；（3）利用TVDI与RSM线性关系确定的TVDI农业干旱等级更有利于提高TVDI监测农业干旱的准确性。

干旱是全球各地区普遍存在的一种气候现象，也是对人类社会影响最为严重的一种自然灾害。全球气候变化和社会发展加剧了干旱的影响程度，增强了干旱灾害的风险，给全球农业水资源生态环境安全以及社会可持续发展造成巨大威胁，提高干旱监测和早期预警技术水平是应对。管理干旱和减轻干旱脆弱性的基础。近30 a来随着全球对地观测技术的迅速发展，卫星遥感监测干旱技术取得很大进步，在全球干旱监测和早期预警中发挥着不可替代的作用但是，干旱是多学科交叉的复杂问题，其发展过程缓慢时间和空间表现特征差异很大，遥感监测干旱技术在应用中还存在许多技术问题，对抗旱防灾提供支撑的力度仍不够。本文在简要总结卫星遥感监测干旱应用技术的基础上，对各种指数(模型)应用中存在的问题进行评述，指出卫星遥感干旱监测面临的主要技术问题和未来发展机遇;针对我国卫星遥感干旱应用现状，提出了亟待解决的主要问题和应该努力的方向。

 使用FieldSpec Pro FR2500 便携式光谱仪，在甘肃典型区域，测定了一些特色农作物和典型植被的反射光谱。利用计算机编程技术，建立了西北地区典型地物光谱数据库。文章主要介绍了光谱数据的采集，数据库系统的建立过程以及数据库的应用和存在的一些问题。

在陇东黄土高原对西峰农业气象试验站内的裸地、生长茂盛的小麦、玉米地、草地4类地物进行了CE312热红外辐射计及CE313可见光、近红外辐射计的同步观测和土壤水分的实测，试验观测数据的初步分析结果表明:热红外辐射计各通道的亮温变化与土壤水分的变化呈非线性相关，由于影响各地物亮温的因素较为复杂，主要表现为对裸地的监测效果较好，在有植被覆盖的情况下关系不明显。此外通过比较各地物亮温与植被指数发现_者有较好相关性。实践证明，利用地而遥感监测土壤水分从理论上是可行的，可进一步通过亮温和植被指数来建立试验区的土壤水分监测模型。

文中回顾了干旱监测研究的国内外进展‘总结了目前干旱监测的方法.并对未来进行干旱监测的发展方向谈了自己的认识同时指出了在干旱监测方而应该走多学科综合的道路。