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干旱的演进过程必然伴随着气候、大气、地表状态的不断变化。反之，通过对气象和地表参数等诸多因子的变异过程的分析，亦可加深对干旱过程的认知。随着遥感观测技术以及反演理论的迅猛发展，目前已经能够获取较高时空分辨率的全球地表参数产品，把这些产品用于干旱过程的分析，可将原始的基于点的干旱监测模型向面上扩展，实现大尺度大区域的干旱动态监测。本文利用基于傅立叶变换的时间序列谐波分析HANTS方法，对中国及印度地区2001–2010年的MODIS NDVI时序数据集MOD13A2及MODIS LST时序数据集MOD11A2进行去云处理和时序数据集重建，得到时空连续的长时间序列的LST和NDVI数据，在此基础上提出了归一化温度异常指数NTAI和归一化植被异常指数NVAI，并结合月降水速率产品TRMM3B43得到的降水距平百分率，以2009年夏季内蒙古东部和印度北部干旱过程为例来监测干旱发展和演变过程。