全球遥感监测土壤水分技术水平
传统的干旱监测方法只能得到少量的点上的数据，是基于测墒点采样数据来监测干旱的程度及范围，这种方法其中应用最多的是气象数据、水文数据和社会经济数据等等（这些数据最多也只能追溯到100多年以前）加以运用各种指数来测定干旱，所用的方法也多是经验方法或统计方法。
再者，干旱的成因是很复杂的，影响干旱的因素很多，任何一个因素的改变都可能导致干旱情况的不同，很多时候在一个地方能引起干旱的条件在另外的一个地方可能不会引起干旱，在某个时期能引起干旱的条件在另外的一个时期也不一定会引起干旱，所以干旱指数的使用具有时域专一性和地域专一性。
传统的干旱监测方法对大范围的旱情监测和评估往往缺乏实效性和代表性。遥感监测土壤水分技术通过建立土壤墒情与旱情管理系统可获取大范围数据且获取周期较短，可实现面上的干旱监测，对旱情的监测、评估和预警具有快速、及时、宏观等特点。
20世纪60年代末、70年代初，美国就使用土壤水分仪研究了土壤水分对反射率的影响，发现干燥土壤具有较高的反射率，并且土壤水分含量达到吸湿极限之前，反射率几乎不变，然后随着水分增多，反射率下降。
70年代后期，美国逐步开展了土壤水分遥感监测研究，此后许多国家也开始着手这方面的研究工作。80年代后期，遥感监测土壤水分的工作得到了迅速的发展，监测手段多种多样，监测波段有近、中、远等热红外和微波遥感。
日本为了研究大区域的土壤水分分布状况，用N0AA卫星资料，采用热惯量模式，结合近地层小气候和地面热流量观测，以中国东北部的吉林省为中心进行了区域土壤水分调查，取得了良好的效果；英国、加拿大曾用N0AA-AVHRR资料的可见光和红外波段获得植被指数，进行正常气候条件下农作物产量与干旱条件下农作物产量的比较评估，并在加拿大西部地区旱情监测预报中发挥了作用。
英国利用卫星SMMR与AVHRR图像数据比较的方法进行研究，在旱情监测技术上得出了较好的结论，并在撒哈拉地区进行了实验；同时也采用NOAA-AVHRR的可见光波段反射率SMMR37GHZ的极化差方法进行旱情监测。
90年代后，随着遥感技术和地理信息系统的发展，干旱遥感监测也得到了进一步发展，从单一的使用遥感资料到与农作物生长模型相结合，与地理信息系统（GIS）相结合，监测模式也不断完善。澳大利亚利用地理信息系统将遥感资料、土壤湿度、作物产量、经济和社会信息等不同类型的数据结合起来，使干旱的评价更加客观。
目前国内气象系统内，只有北方的省份通过传统的烘干法每旬测定土壤墒情，对比来说浙江省内还没有开展长期的测定土壤墒情业务。传统的烘干法由于需要取土样的原因，对土壤的结构会造成破坏，而且不能够连续动态测定。利用土壤水分传感器法来组建地区级土壤墒情网作为业务运行，浙江还没有相关报道。
国内对遥感技术用于干旱监测的研究，起步较晚，主要应用N0AA卫星资料进行这方面的研究，发展迅速，成绩显着。根据地面植被覆盖状况，从裸土、稀疏植被覆盖、部分植被覆盖和有植被覆盖等方面采用不同的模型进行了研究。对裸土、稀疏植被覆盖以热惯量方法为主展开了对地面土壤水分的监测研究，1987年刘兴文和冯勇进，利用可见光一近红外多光谱航空扫描图像资料求算土壤热惯量，论证了“真实热惯量”与地表反射率、日夜温差之间的非线性关系，并据此编制了土壤水分图，用于土壤水分状况的监测和预报。
1992年，田国良、杨希华等用热惯量方法建立试验区土壤表观热惯量与土壤水分的关系，再用NOAA-AVHRR数字图像和气象数据相结合的方法估算冬小麦地的蒸散，从而估算出土壤含水量，根据冬小麦的需水规律和土壤有效水含量构造干旱指数模型；1994年，肖乾广等用NOAA气象卫星资料研究用热惯量模式监测土壤水分，引入了“遥感土壤水分最大信息层”的概念，建立了多时相的土壤水分监测的幂函数模型，其精度要高于线性模型。此后人们又研究了热惯量方法用于不同试验区的参数研究，如陈怀亮等在使用热惯量方法时考虑了地形和地面风速的影响，张晓煜在对宁夏的旱情监测中考虑了土壤类型对土壤水分的影响；罗秀陵使用NOAA-AVHRR通道4亮温反演地面温度，从而建立地面温度与干旱指数的关系模型。
对于下垫面有植被覆盖的情况，根据植物对于地面旱情的反映，1995年蔡斌、陆文杰等用条件植被指数，结合常规气象资料，对我国干旱、洪涝状况进行宏观动态监测；居为民、孙涵等用NOAA-AVHRR的植被指数相对距平图，对江苏省1994年的特大干旱进行了应用服务；王鹏新、龚健雅等在用条件植被指数、条件温度指数和距平植被指数监测年度间相对干旱的基础上，提出了条件植被温度指数（VTCI）的概念，并用该方法对陕西省关中东部部分地区春季旱情进行了监测；刘丽、刘清等用植被供水指数法对贵州省旱情进行了监测；1997年隋洪智、田国良等用估算农田蒸散的双层模型NOAA-AVHRR数据对黄淮海平原春季旱情进行了评估，取得了较好的效果。
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