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土壤水分是土壤的重要组成部分，地球生态系统的一个非常重要的组成部分，也是陆地植物、土壤生物赖以生存的源泉，在地-气界面间物质、能量交换中发挥着重要的作用。它是许多水文模型、气候模型、生态模型等的重要输入参数，在地球科学的研究中非常重要。
传统的土壤水分监测依靠手工后半自动化方法，只能采集到点和小范围的土壤水分信息，效率低且往往因耗时过长而难以满足科学研究和政府部门客观、实时、大面积监测和进行综合分析的需要。
遥感技术能够快速实时地获取大区域的地表信息，而随着遥感技术的发展，大面积动态监测土壤水分成为可能，因此研究遥感监测土壤水分是非常重要，而且有意义的。
MODIS数据具有多光谱、高时间分辨率的特点，对于土壤水分反演、干旱监测是非常有用的；NASA的MODIS地面队伍生产了地表温度、反射率等一系列标准产品，可以免费接收和使用，是地学科学工作者的重要数据来源，同时也是用于土壤水分监测的重要数据来源。
本文首先利用渭河流域2006年8月1日、8月6日的MODIS数据1KM分辨率的地表温度产品MOD11A1、500m分辨率的地表反射率产品MOD09GHK，获取地表温度(TS)、昼夜温差(TSD)、表观热惯量(ATI)、归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)，建立TS-NDVI、TS-EVI、TSD-NDVI、TSD-EVI、ATI-NDVI、ATI-EVI空间，通过这些特征空间建立温度归一化植被指数型干旱指数(TNDI)、温度增强植被指数型干旱指数(TEDI)、温差归一化植被指数型干旱指数(DTNDI)、温差增强植被指数型干旱指数(DTEDI)、表观热惯量归一化植被指数型干旱指数(ANDI)、表观热惯量增强植被指数型干旱指数(AEDI)，进行土壤水分估算和干旱监测研究，通过分析发现TEDI、TNDI与渭河流域10cm实测土壤水分的相关性最好，其中TEDI最好，比较适合用于渭河流域土壤水分估算，DTNDI、DTEDI、ANDI、AEDI比较适合在低植被覆盖的地区进行土壤水分估算和干旱监测，但在高植被覆盖的地区效果较差，不适合进行土壤水分估算和干旱监测。
然后，基于红光-近红外光谱特征空间在干旱监测中的指示作用，利用MODIS数据250m分辨率的地表反射率产品MOD09GQK，建立红光-近红外光谱特征空间，提取干旱指数EF，利用干旱指数EF建立渭河流域10cm土壤水分统计估算模型，利用野外实测数据进行验证发现：预测值与实测值之间的相关系数为0.8145，R2达到0.6634，平均绝对误差MAE为0.0161，均方根误差RMSE为0.0185，说明利用基于红光-近红外光谱特征空间的方法估算监测渭河流域土壤水分是有效地。