作为一种典型的极端气象水文灾害,干旱对工农业生产、社会经济活动和人类生存都有着重要影响。因此对干旱的监测成为极端天气、农业生产、城市气象和生态环境等领域研究的核心目标之一。近年来,随着对地观测技术的不断发展,干旱监测已经从传统的单一地面监测发展为空天地一体化干旱监测网的新阶段。面对海量的卫星和地面观测资源,如何构建高效的协同监测体系,满足干旱监测对时效性、准确性和时空覆盖的复杂要求,已成为当前研究和应用的关键科学问题之一。目前学术界对多传感器协同理论已有一些初步的探讨,也提出了一些基于多种地面传感器或多种卫星传感器开展协同监测的方法。具体到干旱监测领域,也不断有融合多种传感器观测信息的多因素综合干旱指数被提出。然而,聚焦到面向干旱监测应用的星地多传感器如何协同这一核心问题,目前的研究还无法完全回答。具体表现为:多传感器协同中观测能力的认知还不清晰,对协同的网络设施的研究不充分;同时,卫星协同局限于多源数据的融合处理,缺乏观测阶段的协同,而星地协同的研究更为匮乏;另外,尚没有对干旱过程实现协同监测的方法,进而导致无法定量评估累计的干旱影响。针对干旱监测场景下的多传感器协同科学问题,本文从多传感器协同的主体即观测能力开始进行了系统分析,进而以干旱监测中的核心变量之一土壤水分为目标,提出了星星、地地和星地多传感器协同监测的方法,随后以干旱这一复杂事件为目标,提出了基于星地多传感器协同实现干旱发生发展过程监测的方法,并进一步与地面农作物生长物候信息结合,提出了累计干旱指数的新模型。最终从多个角度回答了在干旱监测中星地多传感器该如何协同,以及相比于单一传感器观测的效率提升多少的问题。具体来说包含如下五方面的研究内容:(1)多传感器协同干旱监测的能力基础。该部分内容针对多传感器协同主体,即观测能力开展研究,并将其分解为时空覆盖能力、主题观测能力、时空属性能力、环境能力和精度能力等。在此基础上,重点分析了在不同干旱任务需求下,传感器观测能力的动态变化,最终提出了动态观测能力指数DOCI模型,实现了不同干旱任务中观测能力的定量评价。(2)一种针对异常土壤水分的卫星-卫星遥感传感器协同监测方法。这部分研究针对目前探讨较多的星-星多传感器协同方法,特别在观测阶段中,提出了一种针对多卫星传感器观测过程协同的STMC方法,完善了星-星协同的研究。在此方法中,以干旱监测中最重要变量之一,土壤水分为例,分析了土壤水分的时空分布和变化规律对协同的重要作用,进而提出了土壤水分异常快速检测算法。该STMC方法协同了高时间分辨率和高空间分辨率的多种卫星传感器,实现了土壤水分异常的快速检测与加密观测。(3)一种针对土壤水分实时监测和制图的地基传感器协同方法。这部分研究基于最新的开放地理信息服务和面向服务架构,提出了一种典型的地基多传感器协同方法。此方法的重点是一种基于地理信息网络服务聚合的协同网络物理基础设施,它包含三层的体系结构和两种交互模式的设计。此方法以气象和土壤等多种干旱变量的监测为目标,开展了地基多传感器协同进行远程土壤水分自动监测和制图分析实验,实现了传感器协同的具体应用。(4)一种针对区域土壤水分重建的星地传感器协同方法。这部分研究基于地面土壤水分传感器和国产GF-1卫星传感器的观测互补性,提出了一种典型的星-地协同重建SICR方法,重点分析了星地多传感器观测的定量关系,提出了四种重建规则,最终实现了在全部云遮挡的情况下区域土壤水分的观测重建,其结果优于仅依靠卫星或地面传感器重建的结果。(5)一种针对农业干旱过程监测和影响评价的星地传感器协同方法。该研究基于农业干旱发生发展的过程特征和不同星-地传感器的监测优势,提出了对农业干旱过程进行监测的EPMC方法,实现了对“降水-土壤水分-植被”的连续监测和综合分析,进而科学判定了干旱发生发展的多个阶段。基于此,提出了一种新型的农业干旱监测指数PADI。该指数结合干旱演化过程和地面作物生长过程,实现了作物累计受旱影响的精确评价。本文的创新点主要体现在以下三个方面:(1)分析了观测能力的动态变化,并提出动态观测能力指数模型,实现了任务驱动下观测能力动态变化的定量计算;(2)针对干旱中土壤水分时空连续监测需求,提出了一种基于卫星和地面传感器协同实现区域土壤水分观测重建的方法;(3)提出了一种面向干旱过程监测的卫星和地面传感器协同方法和新型累计干旱指数,不仅获取干旱事件演化全过程信息,更进一步融入地面作物物候信息,实现了作物生长全过程累计受旱影响的精确计算。