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土壤水分是土壤的重要组成部分，是农学、气象学、土壤学、水文学、生态学等领域所关注和研究的重点之一，也是水文、气候、作物生长模拟等研究的重要初始参数。加强对土壤水分的研究，实时、动态、准确监测土壤水分具有重要意义。
论文在对目前土壤湿度遥感监测方法进行总结及评价的基础上，结合研究区域安徽的干旱发生发展和植被状况，选择利用地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)特征空间，建立土壤湿度与LST/NDVI比值、土壤湿度与温度植被干旱指数(TVDI)的监测模型，对安徽土壤湿度状况进行监测。建立模型时按不同季节、不同土壤深度分别建立模型，以提高模型的可靠性和土壤水分的监测精度。
论文利用国家卫星气象中心数据服务网的MODIS1B数据和国家卫星气象中心开发MODIS资料处理系统计算LST和NDVI值，利用LST/NDVI比值、温度植被干旱指数(TVDI)按季节分别建立土壤湿度监测模型并与实际测定值进行对比验证。研究发现：LST/NDVI比值和TVDI指数均能够较好地反映土壤水分状况。
采用建立的土壤湿度监测模型，利用2006年3月14日的MODIS资料，对安徽省3月14日的土壤湿度状况进行实时监测，制作了安徽省土壤水分状况分布图，经过与实测值对比，效果较好，证明本论文研究模型具有较强的实用性。
本论文针对目前研究中普遍采用LST/NDVI斜率与土壤湿度建立模型存在的问题，即采用土壤湿度实际观测站附近像元的LST/NDVI斜率值与观测点的土壤湿度值建立模型，由此造成误差较大的问题，直接将LST/NDVI比值作为反映土壤湿度状况的指标，首次提出与土壤湿度直接建立模型，收到了较好的效果。