胡小枫，王冬利，赵安周,3，刘宪锋，王金杰

（1.河北工程大学矿业与测绘工程学院，邯郸 056038；2.邯郸市自然资源空间信息重点实验室，邯郸 056038；3.中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室，北京 100101；4.陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安 710119）

干旱具有发生频率高、持续时间长、影响范围广等特点，常导致作物减产、森林火灾、病虫害加重等事件，严重阻碍社会经济的可持续发展[1]。干旱对农业的影响最大，也最为直接，长期干旱会导致农作物死亡减产，进而影响粮食安全[2]。近20a 干旱对农业生产的影响日益加重[3]。据统计，2017年中国因干旱导致的农作物受灾面积达到98748km2，直接经济损失超过375 亿元[4]。因此，采用先进科学的方法对干旱进行准确评估，及时精确地反映旱情发生的范围和过程对农业生产具有重要意义[5]。

目前国内外常用的干旱评估方法有基于站点数据的干旱评估指数、基于遥感数据的干旱评估指数以及综合干旱评估指数[6-7]。基于站点数据的干旱评估方法已经较为成熟，目前已广泛用于干旱评估，但存在气象站点的数量有限且分布不均，不能对大范围的干旱进行实时有效评估等缺点[8]。相比于基于站点数据的干旱评估方法，遥感评估方法因其高时空分辨率且具有连续性、可实现对大范围干旱事件进行有效评估等优点而在大尺度的干旱评估中得到有效应用，但是仍存在构建模型要素单一、要素之间的关系不清晰等问题[9-11]。……