1.4　旱情遙感監測國內外進展與趨勢

1.4.1　旱情遙感監測研究進展

隨著衛星遙感技術的進步，全球和區域水循環研究和水資源管理涉及水文氣象的要素，包括輻射、溫度、降水、蒸散、土壤水分以及流域儲水量的變化等，都可通過遙感反演獲得，使得衛星遙感技術在獲取時空復雜多變的水循環要素方面具有獨特優勢。

1.旱情遙感監測指數模型方法

植被生長狀況主要與水分有關，植被的長勢好壞能夠間接反映水分的多少。歸一化差值植被指數(normalized differential vegetation index，NDVI)是一種常用的植被指數，也是描述區域旱情的重要指標。在積累多年氣象衛星資料基礎上，可以得到各個地方不同時間的NDVI的平均值，這個平均值大致可反映土壤供水的平均狀況。NDVI當時值與該平均值的離差或相對離差，反映偏旱或偏濕的程度，由此可確定旱情等級，基于此， Kogan等提出了植被狀態指數(vegetation condition index，VCI)[11]?；诙嗄炅炼葴囟?，Kogan等進一步提出了溫度狀態指數(temperature condition index，TCI)，并在TCI和VCI的基礎上提出了植被健康指數VHI[12，13]。VCI、TCI、VHI被廣泛地應用于區域的旱情監測當中，馮強等基于NOAA AVHRR數據，使用VCI，TCI和VHI指標開展了黃淮海平原地區的旱情監測[14]。Anyamba和Tucker等回顧了基于NOAA AVHRR的旱情遙感監測指數發模型方法的發展歷程[15]。

近年來，旱情遙感監測指數模型方法取得新的進展，Brown等提出集合了衛星遙感監測指標、氣候指標和生物物理指標的VDRI(vegetation drought response index)指數，這一指數被應用于全美的旱情遙感監測業務當中，并取得良好的效果[16]。吸收光合有效輻射比率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation，FAPAR)是表征植被生長狀態的關鍵參數，影響植被的生物、物理過程，如光合、蒸騰、碳循環。Rossi等基于MERIS FAPAR開展歐洲的干旱監測應用，這一指數模型方法被應用于“歐洲旱情觀察”系統(EDO)中，并取得良好效果[17]。

2.土壤水分算法及產品

土壤水分是陸地水文循環中的重要狀態變量，直接聯系土壤-植被-大氣各個系統，是調控地-氣反饋的最重要參量之一。大范圍的土壤水分監測是農業過程研究、干旱監測和環境因子評價的基礎，而區域尺度乃至全球范圍的地表土壤水分反演又是陸面過程模式研究的重要組成部分，在改善區域及全球氣候、預測區域干濕狀況研究中意義重大[18，19]。遙感手段是獲取非均勻下墊面、大尺度區域范圍土壤水分狀況的重要手段[20]?；谛l星遙感技術對土壤水分的時空分布進行精準測量，是近年來定量遙感研究的熱點難點問題之一。按遙感測量手段的不同可分為光學遙感、被動微波、主動微波[21]。近年來，多傳感器聯合反演方法正逐漸成為研究的熱點[22]。

在光學遙感方面，各種監測方法利用植被對土壤水分脅迫響應，如反射率法、熱慣量法、作物缺水指數法、植被指數距平法、植被狀態指數法、溫度狀態指數法、溫度植被干旱指數(TVDI)法、高光譜方法等[23]。光學遙感反演土壤水分，是目前發展時間最久、方法相對成熟的方法，但是如前所述，容易受云雨的影響，另外，土壤類型、植被覆蓋、大氣等因素也會對其應用產生較大的影響，使得其在實際應用中很難滿足實際的需求。另外，如何利用時間序列靜止氣象衛星數據是光學土壤水分遙感反演中的一個重要方向。

微波遙感以其全天時、全天候的工作能力以及對植被和土壤具有一定的穿透能力的特點而被應用于土壤水分反演，被認為是當前土壤水分反演中最有效的方法之一。根據數據源的特點，可以分為被動微波遙感和主動微波遙感。被動微波土壤水分反演主要是利用微波輻射計獲得土壤的亮度溫度，然后通過物理模型反演土壤水分或建立土壤水分與亮溫的經驗/統計關系從而反演土壤水分[24]。總的來說，包括統計法和正向模型法兩種算法。在被動微波遙感領域，繼SMMR、SSM/I之后，AMSR-E(advanced microwave scanning radiometer for the earth observing system，對地觀測衛星高級微波掃描輻射計)針對前兩者在應用中的缺點進行了改進，對土壤介電常數更為敏感，有更強的穿透能力，并在空間分辨率上有了很大的提高，為全球尺度上水文和氣候變化研究提供合適的土壤濕度數據。發展至今，AMSR-E的主流產品主要有NASA產品(由美國國家航空航天局開發)、JAXA產品(由日本宇航機構開發)、SCA(single-channel algorithm)產品，由美國農業部(United States department of agricultural，USDA)開發、LPRM產品(land parameter retrieval model，由VUA與NASA聯合開發)。

在主動微波遙感領域，歐洲太空局發射的ERS-1和ERS-2遙感衛星上的SCAT散射計(5.3GHz，C波段，垂直極化)測量三個側視雷達天線獲取不同入射角度(18°～ 59°)下目標物對雷達波束后向散射回波強度。搭載于METOP A衛星上的ASCAT散射計(advanced scatterometer)數據作為SCAT的后繼產品同樣采用變化檢測的方法，但在精度上有所提高，在水文領域得到廣泛應用[2527]。此外，合成孔徑雷達(SAR)觀測也是土壤水分獲取的前沿技術之一。目前利用多頻、多極化/全極化雷達數據反演裸地土壤水分的經驗和半經驗模型主要有Oh模型、Dobson模型和Shi模型[25]。

隨著衛星和微波傳感器技術的發展，大量的反演算法也不斷地被提出。大量的對比研究發現，在反演土壤水分方面，主動微波算法的精度要高于光學算法以及被動微波算法，但對地表粗糙度和植被敏感。光學傳感器具有較高的空間分辨率和時間分辨率，在監測土壤水分連續變化方面光學算法具有更大的優勢，但受到天氣條件的局限，并只能得到土壤水分的相對值。被動微波傳感器具有較高的時間分辨率，能提供每天的土壤水分數據，且對地表粗糙度和植被的敏感度沒有主動微波算法高，但空間分辨率低結合光學算法、被動微波算法和主動微波算法可以彌補單一傳感器算法存在的不足，多傳感器的聯合反演方法是目前土壤水分遙感反演研究的熱點[22，2830]。目前已有的衛星遙感土壤水分產品如L波段微波產品SMOS(～43km)，Aquarius(～100km)，C波段產品ASCAT(～25km)，多波段組合產品地球觀測系統先進微波掃描輻射計(AMSR-E)(～60km)等[28-31]。具有代表性的模型模擬產品包括美國的北美/全球陸面數據同化系統NLDAS(0.125°)/ GLDAS(0.25°和1°)產品，中國西部地區陸面數據同化數據集產品。中國氣象局也開始發展了CLDAS V1.0土壤水分產品。

3.衛星降水方面

遙感技術應用于降水觀測起始于20世紀70年代，最初的降雨遙感依據地球靜止軌道衛星對云層頂端溫度和亮度的熱紅外觀測，精度較差。隨著技術的進一步發展，微波遙感逐漸被應用于降雨觀測。相對于熱紅外遙感技術，微波遙感反演降雨量更加準確，但時間精度較差。

TRMM衛星由美國NASA(national aeronautics and space administration)和日本JAXA(Japanese aerospace exploration agency)合作開發設計的，主要用于監測和研究熱帶地區降水。衛星于1997年11月28日在日本發射，TRMM衛星屬于近地軌道衛星，傾角約為35°，覆蓋范圍為南北緯30°，后來又擴大到南北緯50°。它是第一顆專門用于觀測熱帶、亞熱帶降水的氣象衛星，搭載了微波成像儀TMI、降雨雷達PR、可見光/紅外輻射儀VIRS、閃電成像感應器LIS、地球輻射能量探測器CERES等傳感器。其中前3種儀器與降水測量密切相關。可見光和紅外掃描儀是一種沿與軌道垂直方向掃描的輻射計，它有5個譜帶，一個在可見光區域，一個在短波紅外區域，另外3個在熱紅外區域。可見光和紅外掃描儀提供了云頂溫度和結構，補充了其他傳感器的不足。在TRMM衛星搭載的設備中，降雨雷達具有開創性的設計，它由日本宇宙開發事業團設計建造，能夠提供暴雨的三維結構，對降水的精確估計具有重要的提升作用。地球上2/3的降水集中于熱帶，因此TRMM有助于人們了解熱帶降水對全球循環機制的影響，更好地理解、診斷及預報厄爾尼諾和南方濤動(ENSO)。

GPM降水計劃是繼TRMM之后新一代全球衛星降水產品，其核心觀測平臺已于2014年2月28日發射。新一代GPM降水產品分為4級，與以往的衛星降水產品相比具有更高的精度、更大的覆蓋范圍、更高的空分辨率，能夠提供全球范圍基于微波的3h以內以及基于微波紅外IMERG算法的半小時的雨雪數據產品，有利于促進水文、氣象、農業和災害等學科的研究和應用。與著重觀測熱帶亞熱帶地區降水的TRMM相比，GPM能夠更加精確地捕捉微量降水和固態降水，這兩種類型降水的觀測對中高緯度地區和高原地區具有重要意義。

4.遙感蒸散方面

遙感數據逐漸成為研究區域水循環和能量平衡的重要數據源，區域蒸散的遙感估算模型方法正在成熟。

在國際地圈-生物圈計劃(IGBP)和世界氣候研究計劃(WCRP)的“全球能量和水循環試驗(GEWEX)”研究項目的協調組織下，在世界不同地區進行了一系列的陸面過程試驗。這些大型試驗中，針對不同尺度的地表通量進行了觀測，為不同尺度的蒸散發遙感反演提供了基礎資料。國內也開展了一系列的水熱平衡試驗。2007年開展的中國科學院西部行動計劃黑河流域遙感-地面觀測同步試驗與綜合模擬平臺建設項目將流域科學作為主要的研究目標[31]。2012年在黑河開展的黑河流域生態-水文過程綜合遙感觀測聯合試驗將非均勻下墊面多尺度地表蒸散觀測作為重要的組成部分。

遙感蒸散產品方面，近年來，基于不同理論及數據基礎的蒸散產品由不同的單位開發出來。代表性的產品如:蒙大拿大學Mu等基于中分辨率成像光譜儀(MODIS)生產了的全球蒸散產品(MOD16)，其空間分辨率為1km，時間分辨率為8d，數據時間跨度為2000年至當前[32，33]。Miralles等利用實測的降水、表層土壤濕度及植被含水率作為計算地表蒸散發的控制條件，以基于物理過程的Priestley Taylor公式作為核心方法反演1980—2011年的全球地表蒸散發數據[34]。北京師范大學、Wang等基于經驗彭曼公式，計算了1982—2006年的全球地表蒸散產品[35]。

在基于遙感蒸散的旱情監測分析方面，Mu等在全球MOD16蒸散的產品基礎上，提出干旱強度指數(drought severity index，DSI)，基于MOD16蒸散產品數據對全球的干旱狀況進行分析，結果表明DSI能夠反映過去10年的重要的區域干旱事件[36]。Anderson等在基于能量平衡的遙感蒸散模型的基礎上提出蒸散脅迫指數(evaporative stress index， ESI)，蒸散脅迫指數被美國農業部水文遙感試驗室用于區域旱情監測應用當中，取得良好效果[37-39]。

5.水體面積變化監測

地表水體(包括濕地)對于防汛抗旱以及水資源、生態和環境的保護都起著極其重要的作用。基于水體面積變化監測，可為區域旱情監測提供重要信息。水體提取方法依據遙感數據類型分為光學影像水體提取和雷達影像水體提取。基于光學影像的水體信息和識別方法包括閾值法、差值法、比值法、光譜特征變異法、光譜主成分分析法等。其他如色度判別法、考慮云層去除的水體提取的方法、目視直接判讀等方法也得到了廣泛地應用。利用雷達遙感技術獲取水體因其不受白天黑夜和云霧的限制，已廣泛應用于洪水災害監測中，也可應用于多云多雨地區旱情監測中。就雷達圖像的水體的識別提取而言，在平坦地區，因不需要考慮水體與山體陰影混淆的問題，故而比較容易。但是，對于包括山區的區域而言，山體陰影使得自動提取水體非常困難，即使利用紋理和形態分析法也難以解決這一難題。

隨著衛星遙感技術快速發展，可用于水體提取的遙感影像數據源越來越多，大范圍快速水體提取技術日益成熟。但地表水體面積并不是水資源量，除了有蓄水量、水位、面積關系曲線的水庫或重要湖泊外，從面積轉換到水量還必須解決水深的問題。

1.4.2　旱情遙感監測業務化工作進展

1.4.2.1　國外相關機構旱情遙感監測工作

1.美國干旱監測概況

美國干旱監測預警系統的建設開始于20世紀末，至今走過了十多年的發展歷程。1998年夏天，美國國家干旱減災中心與國家海洋與大氣管理局氣候預測中心開始合作，共同開發一個干旱分類系統，使其能夠像龍卷強度等級和颶風強度等級一樣被公眾認可。在干旱分類系統開發早期，農業部世界農業展望委員會也參與了進來。2001年春天，國家海洋與大氣管理局下轄的國家氣候數據中心也參與了合作，使得這一項目的實施力量得到進一步壯大。2003年，這一項目正式定名為“國家集成干旱信息系統”(national integrated drought information system，NIDIS)，并在全國范圍內運行。最新的NIDIS版本于2009年1月發布，實際應用效果良好。現在參加的機構有17家，包括美國農業部、商業部等機構。

在美國，干旱預警所需的數據在每周二提交，每周四上午提交的數據進行分析后發布地圖產品，每周由美國農業部、國家氣候數據中心、國家氣象服務中心以及國家海洋和大氣管理局聯合更新一次。目前，互聯網是發布干旱監測信息的主要方式，網址(http:// www.drought.gov)上發布的干旱監控圖主要提供全美各地總體干旱的程度及具體分布，農業干旱和水文干旱的影響區域分別用A(代表agriculture)、H(代表hydrological)或者AH進行了標注。

在美國干旱監測業務中，將干旱程度分為D0、D1、D2、D3、D4個級別。分級標準的制定依賴于幾個關鍵指標:Palmer干旱指數、CPC土壤濕度模式產品、美國國家地質調查局每周的河流流量指標、標準化降水指數、衛星遙感植被指數。其他一些輔助的參考指標有:作物濕度指數，Keetch-Bryam干旱指數KBDI(Keetch和Bryam，1968)，美國森林火險指數，以及與蒸發相關的相對濕度、溫度距平、水庫蓄水量、湖泊水位、地下水位等觀測資料，美國農業部國家農業統計局(USDA/NASS)地表土壤濕度觀測資料，農業部國家自然資源保護局(USDA/NRCS)土壤氣候分析網站(SCAN)的土壤濕度資料。在美國西部，還參考其他的指標，例如，NRCS積雪遙測(SNOTEL)的山區融雪資料，SNOTEL的標準積雪百分數，地表水供給指數(SWSI)。這些指標或指數中有些以單個地點計算，有些是以氣候分區、流域及其他地理區域計算的;它們中有一部分適用于國家或區域尺度，而有些則只適用于短時間及零星范圍。

美國干旱監測業務中的遙感產品包括植被干旱響應指標(VDRI)、蒸發脅迫指數(ESI)、植被健康指數、植被綠度指數以及基于重力衛星GRACE的土壤水分監測指標。其中，植被干旱響應指標由美國國家抗旱減災中心(NDMC)、美國地質調查局的地球資源觀測與科學中心(EROS)和美國高原區域氣候中心(HPRCC)合作研究提出。植被干旱響應指標集合了遙感監測的植被狀態信息，氣候狀況信息以及其他的生物物理相關的信息，如土地利用覆蓋、土壤類型等。植被干旱響應指標每兩周生產一次，用于監測干旱對于植被的影響作用。蒸發脅迫指數(ESI)由美國農業部遙感水文試驗室提出，使用熱紅外遙感計算的實際蒸散和潛在蒸散的比值用于監測植被對于干旱脅迫的響應。實際蒸散的計算采用遙感水文實驗室的ALEXI模型方法。目前，使用地球靜止氣象衛星觀測數據，蒸發脅迫指數實時進行生產，分辨率為4km。

2.歐洲干旱預警系統

由27個成員國組成的歐盟啟動了規模宏大的“歐洲干旱觀察”(European drought observatory，EDO)項目的建設，為了在整個歐洲層面提供一致、及時的干旱信息，用于歐洲的干旱預測、評估和監測，歐盟決定在歐盟聯合研究中心(joint research centre of the European comission，EU/JRC)實施的“DESERT”行動的基礎上，進行“歐洲干旱觀察”系統的開發。“歐洲干旱觀察”項目的主要目標就是為歐洲提供一個基于互聯網的干旱監測與預測的平臺，為歐洲干旱的發生和演進提供及時權威的信息。

“歐洲干旱觀察”系統通過使用氣象信息、水文參數和遙感數據對各類干旱指標的效果進行檢驗，使用的干旱指標包括標準化降雨指數、土壤濕度、降雨量指數和遙感指標等四大類。每類指標下都有更細的指標，例如，土壤濕度指標下有每日土壤濕度、每目濕度異常、土壤濕度異常預測、土壤濕度趨勢預測、每日區域土壤濕度和區域土壤濕度異常等。

目前，系統可以提供兩大類的在線干旱監測信息服務:一大類是實時干旱地圖信息，子類有降雨量、土壤濕度、濕度異常、干旱預測、干旱異常預測、葉面缺水指數(NDWI)和吸收光合有效輻射比(f APAR)等，加載這一類信息的地圖是面向整個歐洲層面的;另一大類是用戶自定義信息服務，用戶可以自行定制所需要的數據，包括選擇國家具體的區域、時間跨度和干旱指標等，這一類信息的地圖是具體到某個成員國家的，具體的信息可以不同格式的地圖輸出。

3.國際組織-FAO-全球糧食和農業信息監測預警系統

對面臨嚴重糧食緊急情況的國家，糧農組織全球糧食和農業信息及預警系統(GIEWS)與世界糧食計劃署會聯合執行作物與糧食安全評估任務(CFSAMs)，其目的是提供及時和可靠的信息以便政府、國際社會及其他機構能夠采取適當的行動。對全球糧食情況進行持續的考察和評估，定期出版印刷本及電子版形式的報告，對個別有潛在糧食危機的國家提供早期預警。GIEWS使用天氣、農業自然條件以及經濟、社會和政治等各方面的信息資源。信息來源包括，氣象信息;對地衛星觀測部門;新聞單位如路透社、美聯社以及其他新聞機構;來自各國研究部門出版物及網站上的信息，各類研究報告等。同時也向各合作伙伴(糧農辦公室，政府部門，非政府組織等)發放調查問卷。

GIEWS監測全球主要糧食作物長勢，評估產品前景。為輔助分析和對地基信息形成補充，GIEWS采用了遙感數據，這些數據能夠提供有關生長季節期間供水和植被狀況的重要信息。除降水量估算和歸一化差異植被指數(NDVI)外，GIEWS及糧農組織氣候、能源及權屬司還開發了農業應力指數(ASI)，這些指數，可以在早期甄別可能受到旱情(甚至極端情況下旱災)影響的農業區域。

1.4.2.2　國內相關機構旱情遙感監測工作

1.水利部遙感技術應用中心

水利部遙感技術應用研究中心，成立于1980年，是以推廣遙感(RS)、地理信息系統(GIS)和全球定位系統(GNSS)等空間信息技術在水利領域中應用為主的科研單位。中心是水利系統遙感應用技術的行業代表單位，同時也是國家遙感中心的自然災害遙感監測部，主要負責水旱災害及其他涉水災害的日常監測。中心長期從事干旱遙感監測、地表參數反演、水資源管理、應用系統開發等研究工作。

中心從20世紀80年代開始在墑情監測、干旱遙感監測領域開展了一系列研究課題，通過承擔相關項目，在旱情遙感監測模型、監測指標、監測方法、預測預報模型以及系統開發等方面進行了多年探索，取得了豐碩科研成果，具有技術、經驗、基礎資料的積累。引進了國際代表先進技術;還自主開發了多個用于旱情監測的專用系統。遙感中心開展旱災遙感監測技術研究與應用示范工作，承擔國家防汛抗旱指揮系統二期工程水利部旱情遙感監測系統建設，構建了適用于全國的旱情遙感監測業務化系統、衛星遙感與地面觀測數據融合的區域旱情遙感監測系統和區域水體自動化監測系統。

2.國家衛星氣象中心

國家衛星氣象中心(national satellite meteorological centre，NSMC)，成立于1971年1月，是中國氣象局直屬事業單位，作為國家級科技型公益性、基礎性業務單位，負責擬訂中國氣象衛星和衛星氣象事業發展規劃;承擔氣象衛星應用系統的業務運行和在軌氣象衛星的運行管理;負責氣象衛星應用系統工程建設;從事與衛星氣象相關的科學技術研究;開展氣象衛星數據與產品的應用和服務;承擔空間天氣監測預警業務、服務和系統建設;對氣象部門進行衛星遙感應用的技術指導等。

國家衛星氣象中心經過多年發展，建立了衛星監測分析與遙感應用系統(SMART)，開展全國范圍內的旱情監測。國家衛星氣象中心旱情遙感監測系統主要采用熱慣量法和相對蒸散進行全國范圍內的旱情監測。運行模式有日常運行模式和重大事件模式。其中，日常業務模式，基于熱慣量模型，每旬一次，產品分辨率為1.1km，基于相對蒸散模型，每旬一次，產品分辨率為5km。重大干旱事件模式根據旱情變化情況提供監測。

3.農業部遙感中心

農業部遙感應用中心成立于1999年，是農業部系統遙感工作的協調組織機構，主要負責國內外農業遙感監測與評價技術研究與業務應用，包括農作物遙感監測、農業災害監測與評估、草地資源監測與評價、水產資源調查、耕地資源監測、精準農業和數字農業等。農業部遙感應用中心研究部掛靠在中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所，主要將遙感等空間信息技術廣泛應用于農情信息、數字農業、草地管理、農業生態環境、農業資源管理與區域發展等領域，是我國農業遙感領域的重要研究機構。

農業部遙感應用中心建立了農業旱情遙感監測業務系統，模型方法主要包括熱慣量法、植被供水指數法、作物缺水指數法等。農業部旱情遙感監測系統主要采用熱慣量法和植被供水指數法進行全國范圍內的土壤水分反演。對于西北干旱區采用熱慣量法進行反演計算，對于中西部、中東部區域采用植被供水指數法進行土壤水分反演計算。

1.4.3　發展趨勢

雖然經過多年的發展，旱情遙感監測取得了一定的進展，但離實用化、業務化的目標還有一定距離。目前亟待解決的問題和發展趨勢主要體現在以下幾個方面。

1.建立旱情遙感監測指標體系與標準規范

干旱監測涉及了氣象、農業、水利、民政、海洋、環保等行業或部門，而且監測標準存在較大差異，尚無統一的規范的旱情遙感監測標準。目前，旱情遙感監測的研究和業務系統的運行多數基于與土地覆蓋、土壤特性、地面觀測數據耦合衛星遙感干旱指數的半定量經驗統計模型，其監測結果缺乏可靠的時空對比性，旱情等級的劃分主觀性強，缺少統一、客觀的旱情遙感監測標準規范。不同行業或部門對同一干旱事件動態過程的監測結果存在較大差異;而且同一部門對不同的干旱過程監測因標準差異導致而無法進行詳細對比分析等諸多問題。因此，需要在對我國歷史旱情旱災特征充分研究的基礎上，理清全國各地旱情研究和業務系統的流程，開發較適宜全國各地的旱情遙感監測指數，建立規范的旱情監測標準，有利于推動我國旱情遙感監測研究與業務的進步，也對認清全球變化背景下我國干旱的發生規律研究具有重要意義。同時，借鑒美國國家干旱減災中心在干旱監測中的成功經驗，考慮到干旱發生的特征時空差異性，為滿足區域干旱監測的需求，需要針對各地干旱特點，提出適合不同地區、不同時段的遙感干旱監測指標體系，制定相關標準規范，并解決局地監測與全國監測有效的統一問題。

2.旱情監測模型實用化研究

目前旱情遙感監測模型已發展了很多，不同模型有不同的適用范圍。我國發生旱情的地區分布廣泛，地形復雜，氣候各異，很難用一種模型對全國范圍旱情進行監測。另外，部分旱情遙感監測模型對于輸入數據要求較高，很大程度上限值了其大范圍推廣。因此，開展旱情監測方法及模型適用性研究，推薦旱情遙感監測模型實用化，是當前旱情遙感監測的趨勢之一。

3.構建旱情監測綜合數據庫，開展旱情綜合評估

干旱是大氣-土壤-植被-水文-生態-社會經濟之間相互作用發展的緩進過程，因此，有必要對干旱過程開展綜合、動態的監測，涉及如何開展對氣象、農業、水利、生態環境、社會經濟以及多源遙感資料等不同時空分辨率信息進行有機的融合問題，構建多源遙感資料、數字高程(DEM)、土地利用覆蓋、土壤類型、植被類型、農作物類型、生物量、水系水庫、灌溉分布、人口分布、災情統計、社會經濟狀況等多方面的綜合數據庫，將為抗旱減災管理工作提供了強大的數據支撐。在多源數據構建的基礎上，以遙感數據為基礎研發多源旱情監測數據融合技術，開發旱情綜合評估產品。

4.遙感技術與其他專業模型的耦合研究

遙感技術優勢在于多尺度、多角度、多波段、多時相地提供大范圍的對地觀測數據，能夠及時獲取地表特征信息如植被指數、亮度指數和地表輻射溫度等，并通過定量反演，進一步獲取地表特征參數如地表覆蓋、地表反射率、葉面積指數、葉綠素含量、土壤水分含量等。特別是隨著新一代高空間、高光譜和高時間分辨率遙感數據的不斷出現，使得旱情遙感技術的監測對象、監測精度、監測的業務化流程等關鍵方面得到更大的突破。干旱是大氣-土壤-植被-水文-生態-社會經濟之間相互作用發展的緩進、連續變化的動態過程，涉及了大氣、農業、水文、生態、社會經濟的方方面面，單純依靠遙感數據難以全面系統監測干旱的動態過程及影響。因此，將各種陸面過程模式、氣象、農業、水文、生態、社會經濟等專業模型與遙感數據進行耦合或同化，彌補遙感觀測時空分辨率的缺陷，提高旱情遙感監測的精度，并實現旱情的預警。

5.天空地一體化的綜合旱情立體監測

在衛星遙感方面，隨著經濟社會發展和科技進步，衛星遙感監測手段不斷增多，資料類型日趨豐富，數據質量進一步提高，為遙感資料應用的不斷拓展和深化提供了新的條件。多波段多影像數據融合、光學數據及雷達數據融合、“天地數據”融合等可以在空間分辨率和時間分辨率上進一步優化，是干旱遙感監測的一個發展方向。在加快多種遙感數據融合研究的基礎上，重視現代小衛星系統、推動基于多顆衛星組網飛行模式的小衛星星座并加強國際合作、建立國家基礎數據和遙感信息共享平臺建設。

在航空遙感方面，低空無人機遙感平臺具有快速、靈活、機動的優勢，搭載不同類型傳感器能獲取高精度的農業種植面積、作物種類、地表反射率、葉面積指數、葉綠素含量、作物高度、生物量及土壤水分等信息，可以彌補衛星遙感技術受到天氣、地形、時空間分辨率等方面的不足。

另外，基于的各類地基觀測技術和組網建設逐步發展和完善，基于現代物聯網技術的地面有線和無線傳感器組網技術在智能溫室與大田精細作業管理方面得到了廣泛的應用，能夠自動采集作物葉面到冠層、土壤表層到剖面理化信息，以及農田氣溫、濕度、光照等環境信息。衛星遙感、無人機遙感、地面物聯網技術三者相互結合空天地一體化的綜合旱情立體監測網，搭建多尺度的旱情信息立體監測網，克服地物參數的時空異質性，增強旱情遙感監測的實時服務能力。