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。

植被作为干旱的承载体, 其含水量的变化反映了旱情的时空分布以及受旱程度。 文章从监测原理、 植被水分表征以及遥感数据反演模型等三个方面, 开展了基于多光谱遥感数据的植被水分反演方法研究。 以2010年春季西南四省为应用案例, 进行了植被水分的反演和时空分析, 并与气象数据进行了相关性分析。 结果表明: 在2010年旱情中, 降水对植被水分变化具有一定的影响; 然而由于植被吸收降水的过程是一个滞后的过程, 因而降水的变化对植被水的影响也存在一定滞后效应。 在上述分析基础之上, 从时间和空间尺度对植被水分在旱情监测和评估中的应用进行了评价。 通过时间合成以及与其他数据(如历史数据)的结合, 可克服多光谱数据的自身不足, 提高多光谱遥感数据在旱情监测和评估的应用性。