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土壤湿度是进行农业、水文、气象、生态等方面研究的主要基础信息，也是进行土地退化评价及环境监测的重要指标，土壤湿度的遥感监测研究对于区域的干湿状况，提高土壤水分的利用率有着重要意义。论文在对土壤湿度反演方法进行总结及评价的基础上，选择温度植被干旱指数(TVDI)法对精河流域绿洲土壤湿度进行反演。尝试运用空间分辨率较高的LandsatTM/8影像数据与时间分辨率较高的MODIS数据产品结合对土壤表层湿度的时空序列进行反演，探讨精河流域绿洲土壤湿度分布的时空特性以及主要影响因素。主要工作如下：(1)对地表温度反演算法进行比较，选取单窗算法和普适性单通道算法反演研究区地表温度。经实测地表温度相关性验证和回归分析t检验，单窗算法和普适性单通道算法与实测值的相关性分别是0.8604和0.8027，线性回归方程达到显著，表明单窗算法的反演精度略高于普适性单通道算法。因此，在研究过程中选择单窗算法对landsatTM/8影像数据进行地表温度反演。(2)运用地表温度反演结果(Ts)与植被指数(MSAVI)，通过TDVIm法反演精河流域绿洲土壤表层湿度。经实测土壤相对含水量相关性验证和回归分析t检验，土壤湿度的反演结果与实测值的相关性达到了0.8006，线性回归方程达到显著，表明选取该指数方法适合landsat TM/8影像数据反演研究区土壤表层湿度。(3)将landsat TM/8影像数据反演的土壤湿度结果(TVDIm)与MODIS温度产品(MODIS LST)和植被指数产品(NDVI)反演的土壤湿度结果(TVDI)相融合，运用空间转换方法不仅提升MODIS数据反演的TVDI的空间分辨率，还提高landsat TM/8数据反演结果TVDIm的时间分辨率。通过上述方法实现了2002年，2007年和2011年中4月至10月精河流域绿洲月平均土壤湿度的时间序列反演。(4)利用精河气象站监测的月平均气温、降水数据与相同时段的TVDI月均值进行相关性分析发现，TVDI月均值随气温升高而增大，随降水量增大而减小。通过对不同土地利用类型对应的TVDI进行比较分析，结果表明不同土地利用类型对应的TVDI在时间和空间分布上呈现出相似的变化趋势，土壤含水量从高到低依次为草地，林地，耕地，城镇和未利用地。通过以上研究工作，获取了精河流域绿洲土壤表层湿度的时空序列反演，对土壤湿度分布的时空特性以及主要影响因素进行了探讨，结果表明TVDI法适合干旱半干旱区小区域地表土壤湿度的快速、准确和长时期反演。