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旱灾是我国主要自然灾害之一，约占气象灾害的50％。湖南属中亚热带，雨量较多，但降水量时空分布不均，旱情时常发生;同时，气候变化和社会发展加剧了干旱的影响程度，增加了干旱灾害风险。旱灾和因其引发的次生灾害对区域林业发展构成很大威胁。遥感技术在监测干旱方面具备快速、大范围、成本较小等优势，但卫星由于时间和空间分辨率各异、云层遮挡、传感器设计限制等因素，导致单一遥感传感器难以同时获取高分辨率的时空影像，亟需对不同传感器的遥感数据进行融合，以实现各类卫星的优势互补。本文在多源遥感数据融合基础上，提出了林地干旱监测算法，以及时发现湖南省林地干旱时空动态规律。为旱灾重点防范以及防灾减灾资源的合理配置提供决策支持。主要研究如下: (1)多源遥感数据融合研究。首先对湖南省的MODIS数据和Landsat数据进行校正、裁剪、去云等预处理，然后将处理好的MODIS和Landsat数据，利用STARFM融合模型与SADFAT融合模型进行数据融合，并对融合的数据进行精度检验，分析数据的适用性，得到方差R=0.79，能够较好的模拟出高时空遥感数据。 (2)林地干旱监测研究。基于融合数据，运用单窗算法对地表温度进行反演，并通过波段运算计算植被指数，构建了研究区地表温度-植被指数特征空间，拟合出干湿边方程，计算出湖南省14个地级市2016-2017年春夏的TVDI。 (3)林地于旱时空动态应用研究。对湖南省2016年与2017年春、夏两季的MODIS数据和Landsat数据进行融合，采用最小二乘算法对植被指数-地表温度进行干湿边拟合，得到拟合精度图，并对计算出的TVDI指数进行重分类分析，并基于TVDI值分析了湖南省2016-2017年春夏季干旱程度，并得到了林地干旱遥感监测专题图，可根据由湖南省干旱分布状况得到的湖南省14个地级市的春夏干旱发展趋势对林地干旱做出预警分析。 (4)结合湖南省林地干旱图与湖南高程图，湖南坡度图进行分析得到在相同时刻，海拔相对较高的，坡度较陡的林地区域，干旱程度相对较小。从时间分布来看，湖南省春夏林地干旱在7月与8月发生频率较高，影响范围较大。