在全球变暖的背景下, 农业干旱频发不仅严重影响区域粮食安全和生态安全, 同时还威胁社会经济稳定和可持续发展。 农业旱情遥感监测是预防农业旱灾发生发展的重要途径, 可以为科学制定旱灾风险管理措施提供有力支撑。 因此, 厘清农业旱情遥感监测研究进展对于今后更好地开展农业旱情监测及预警研究以及进一步促进社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。 基于此, 系统梳理了当前遥感数据在农业旱情监测中的应用研究进展。 针对不同的农业旱情评价对象, 将旱情监测指标分为降水监测指标、 土壤含水量监测指标和作物需水监测指标, 并对不同指标涉及的遥感数据源和评价方法进行了归纳和总结。 重点针对农业旱情监测涉及的最主要的两种典型地物（土壤和植被）的光谱特性差异和对水分变化的敏感波段不同, 系统总结了微波遥感监测法, 可见光、 近红外与热红外遥感监测法和高光谱遥感监测法用于农业典型地物旱情监测的近今进展, 并探讨了未来农业旱情遥感监测研究的主要发展方向, 以期为今后更好地开展农业旱情预警和调控管理工作提供参考。

MODIS传感器提供的短波红外光谱波段为农业干旱遥感监测带来了新的机遇, 因为它对植被水分十分敏感。 本文选择中国东北松嫩平原为研究区, 旱田为农业干旱的监测目标。 基于2001—2010年的8天合成MODIS产品（MOD09A1）, 分别计算了四种基于可见光和近红外光谱的植被绿度指数和四种基于近红外和短波红外光谱的植被水分指数, 并以多尺度标准化降水指标(SPI)为判别植被指数农业干旱敏感性的标准, 利用一种气象站点与象元配对关联的方法计算了不同植被指数与多尺度SPI的皮尔逊相关系数。 研究表明, 在农业干旱监测敏感性方面, MODIS植被水分指数（NDII6和NDII7）明显好于植被绿度指数。 其中NDII7的表现最为出色, 研究证实了MODIS短波红外光谱在监测农业干旱方面的潜力, 为今后相关研究提供了新的见解。