山东省作为一个农业大省,是中国重要的粮食生产基地,具有降水量年际变化大、年内分配不均匀,干旱发生频繁等特点。水资源短缺导致的干旱灾害不仅影响了农业生产,而且制约着社会经济的发展。区域干旱状况的精确动态监测,可实现对水资源的合理分配,降低干旱灾害造成的农业损失。基于地面气象站点监测干旱状况的方式存在覆盖面小、站点少等缺陷,以及降水的高度不确定性和空间变异性导致稀疏和不均匀的测量网络往往会影响到降水,因此传统干旱监测已不足以对大面积区域高质量的实时动态干旱监测。卫星遥感干旱监测的诞生弥补了传统干旱监测方式的局限,并且大量应用实践证明了遥感数据的可靠性。针对干旱监测空间精度差,难以实现实时动态干旱监测的问题,论文以山东省为研究区域,采用以遥感数据与气象数据为数据支撑,以区域划分、植被干旱胁迫与降水量异常减少的响应滞后研究为理论支撑,建立基于有序加权平均方法的遥感综合干旱指数,进行干旱监测评价的研究思路,将遥感数据与气象数据相结合,基于干旱及地形因素进行干旱区域的异质空间划分,应用交叉谱分析法探讨植被干旱胁迫与降水异常滞后响应时间,基于有序加权平均法构建遥感有序加权平均干旱指数,实现对山东省的农业干旱动态监测评价研究。论文主要取得了如下研究成果:（1）为了处理山东省的气候、地形等空间异质性问题,结合层次分析法和GIS技术将山东省划分为5个干旱区域。通过对降水量、土壤含水量、植被指数（NDVI）和气温等4个干旱因子计算处理,获得山东省综合干旱因子图层。将山东省综合干旱因子图层与山东省高程分布图层进行叠加,划分5个山东省干旱区域,即鲁西北平原北部的农业重旱区、鲁西北平原的南部和胶莱平原农业轻旱区、胶东半岛较湿润区、鲁中南山地丘陵湿润区和山东南部沿海区域的平原湿润区。（2）针对植被干旱胁迫与降水量异常减少存在响应滞后问题,基于交叉谱分析方法,分别从湿润期、干旱期及湿润年和干旱年的角度计算植被干旱胁迫与降水异常减少的滞后响应时间,显示了结果差异性。首先,通过Savitzky-Golay滤波对NDVI时间序列重建。其次,根据山东省降水量的时空特征,将一年划分为湿润期和干旱期两个阶段。最终,采用NDVI和降水量的交叉谱分析方法,分别计算干旱期和湿润期的NDVI-降水量滞后响应时间,并绘制植被滞后响应时间空间分布图。结果表明:山东省湿润期的NDVI与降水量多年平均相关系数（平均值为0.58）大于干旱期（平均值为0.40）;干旱期的多年平均滞后时间处于11～15.5d,湿润期的多年平均滞后时间处于15～21.5d,湿润期的滞后时间高于干旱期的滞后时间,且山地丘陵的滞后时间长度低于平原区;干旱年,鲁西北平原的滞后时间较短,湿润年,鲁南和鲁中山地的滞后时间较短,且发现植被响应滞后时间较降水量在年时间序列上滞后0.16 a。（3）针对山东省区域难以进行实时动态干旱监测问题,建立遥感有序加权平均干旱指数,进行山东省干旱动态监测研究,并在时间和空间尺度上与历史记录事件进行对比,具有较强的可靠性。将基于加速遗传算法的改进层次分析法（AGA-AHP）、移动窗口法和有序加权平均方法（OWA）耦合,建立综合遥感干旱评价指数OWA-IDI（Integrated Drought Index）,并分析1982-2014年山东省的干旱过程。结果表明:OWA-IDI与SPI具有显著相关性;在时间序列上,发现了历史上的干旱时期,并与《中国水旱灾害公报》记录的干旱事件相吻合;在空间上,2004年山东省的区域干旱评价状况分布与《山东统计年鉴》的降水数据分布相一致;5d序列模型与月序列模型在时间上对应比较,得到了更详细的短时间序列干旱监测信息。综上所述,将山东省区域的地形地貌和气象状况等相似孕灾环境区域划分为5个干旱区域,阐述了空间的异质性;探索植被与降水量的相互关系,计算了植被因降水量异常减少导致的干旱胁迫滞后时间,明确干旱指标之间的相互作用关系;建立了干旱动态监测指数,将现代科技与农业生产相结合,进行实时动态干旱监测,为决策者制定防旱抗旱措施提供科学依据和理论支撑,减少因干旱灾害导致的农业损失。