水资源短缺已成为制约我国社会经济尤其是农业发展的主要因素,合理利用和优化配置有限的水资源,需要深入研究作物的耗水规律和及时了解作物旱情。传统的田间观测方法由于下垫面的复杂性难以进行区域扩展,而遥感具有空间连续性和时间动态变化特点,在区域耗水和旱情评估方面具有广阔的应用前景。本文利用MODIS遥感数据,对植被参数反演和区域蒸散发估计的方法和模型进行了研究,在此基础上探讨了遥感在农田缺水状况和干旱评估中的应用。论文首先分析了MODIS不同反射率数据集的不确定性,并且通过植被指数和辐射传输模型两种方法分析了这种不确定性对植被参数反演结果的影响。研究发现:相对Collection 4(C4)的日反射率数据,改进后的Collection 5(C5)数据在可见光和近红外波段的反射率的不确定性明显降低,时相合成后的C4数据的不确定性也明显降低,根据这两种数据反演的植被参数结果也更可靠。在此基础上,提出了利用时相合成的MODIS数据进行植被参数反演的方法,建立了遥感单层模型和双层模型,并结合位山灌区地表水热通量观测对这两种模型进行了比较研究。针对双层模型求解,提出了一种新的组分通量初始化方法,采用基于MODIS叶面积指数定义的表面阻抗的彭曼公式计算植被组分腾发量,通过与地面观测值比较发现,该方法的模拟结果比通常采用Priestley-Taylor公式初始化的双层模型要好。研究还发现双层模型对输入参数十分敏感,在地气温差较小并且植被覆盖度较大的地区,双层模型模拟结果并不优于单层模型。本文还研究了陆面过程模型与遥感的同化方法。初步结果表明:初始土壤水分误差比较大时,采用土壤水分观测值的同化能有效提高模型模拟的土壤水分精度,而采用MODIS地表温度的同化能有效改善地表热通量的模拟结果,说明陆面过程同化模型在区域水热循环研究和干旱评估应用中具有较大的潜力。最后,采用基于遥感反演的实际蒸散发定义的作物缺水指数CWSI和基于植被指数和地表温度的温度植被旱情指数TVDI,分别对2005-2007年位山灌区冬小麦的缺水状况和2006年川东和重庆地区的旱情进行了评估。地面验证结果表明CWSI不受当地气候条件和作物生长变化影响,能更合理的评估旱情。