准确的作物长势动态监测和产量估测对于保障粮食安全，促进农业可持续发展具有非常重要的意义。卫星遥感估产和作物生长模拟在作物监测和产量预测方面有各自不可替代的优势。但遥感估产难以揭示作物生长发育和产量形成的内在机理，作物模拟在区域应用时初始值的获取和参数的区域化遇到很多困难。如何利用二者的互补性使其相互结合受到人们日益关注。本文以地面试验为基础，研究冬小麦/夏玉米主要生育期(拔节到灌浆期)作物冠层水、热通量变化和冠层温度、冠气温差变化过程及与其它环境因子的相关关系，分析了冠气温差指标指示农田水分状况的最佳时间段和最适土壤水分测定深度；使用新型的1×1公里分辨率TerraMODIS数据产品进行了区域土壤水分信息提取；利用MODIS图像进行了地表温度反演与验证；采用作物缺水指数法对区域表层土壤水分进行了监测和验证；探讨了将PS-123模型与MODIS遥感冠层温度信息结合进行区域估产的方法，并利用发展的复合模型PS-X进行了区域产量估测。 研究表明，冬小麦主要生育期中，土壤热通量只占5％左右，其余95％皆消耗在潜热和感热上，且潜热通量消耗净辐射大部分并随LAI的增加而增大，尤以抽穗期比例最大。基于冠层温度计算的蒸散量较波文比系统实测值稍偏大，在忽略和考虑土壤热通量时二者的相对平均偏差分别为16％和10％左右，差别不大，这为将热红外遥感冠层温度引入作物模型进行区域估产提供了试验依据。 对冬小麦和夏玉米晴天冠层表面温度变化过程及其影响因素的研究表明，3个不同水分处理(充分灌溉、节水灌溉和不灌溉)的冬小麦冠层温度与气温表现为一致的单峰型日变化规律，夏玉米也有相似规律，土壤水分状况是决定晴天作物冠层温度高低的重要因素。气温对冠层温度影响较大，不同时段不同水分处理的冬小麦冠层温度和气温之间均呈极显著的线性正相关关系。12:00～14:00时段影响冠气温差的主导因素是土壤含水率，遥感冠层温度监测作物和土壤水分状况的合适时段为：13:00～14:00最佳，12:00～14:00较佳，10:00～12:00次之。净辐射是影响冠层温度高低的主导生态环境因子；风速与冠气温差呈显著负相关关系；冠气温差和空气饱和差的关系是与风速有关的函数，低风速下二者存在高度相关性。冬小麦不同深度土层的平均相对含水量与冠气温差、旱湿地冠层温度差均呈显著的线性负相关关系，夏玉米因生长期适逢雨季其情况则比较复杂，出现2、3次方程或反比关系。冠气温差与旱湿地冠层温度差都可反映农田土壤水分状况，估测深度可达100cm，0～80cm四个土层中以中午20和40cm处的土壤体积含水率与冠气温差相关关系最好且稳定，尤其在节水灌溉下较其它土层更能反映冠气温差的变化，可以利用此关系评价作物的缺水状况。 利用温度植被干旱指数(TVDI)法对区域旱情的研究表明，TVDI与土壤湿度显著相关，可作为指示地表土壤湿度的指标和干旱评价指标；0～40cm土层中，TVDI更能稳定反映和指示地表10～20cm土壤水分状况。 利用MODIS数据反演地表/冠层温度的研究表明，采用推广分裂窗算法反演地表温度结果比较理想。误差分析表明，冬小麦拔节到灌浆期间其估测结果与实测值接近，绝对误差为0.89～11℃；与NASA的地表温度产品比较，平均误差为-0.73℃，相关系数达到94％。 采用作物缺水指数法监测旱情表明，对裸露土壤区和植被全覆盖区分别建立裸土蒸发模型和植被蒸腾模型计算区域蒸散，并利用简化的作物缺水指数法监测区域土壤水分状况，能够准确反演土壤缺水状况，同时该方法涉及因子减少，计算量明显降低。在邯郸地区干旱监测中，监测结果明显好于供水植被指数和温度植被干旱指数。 研究表明，将卫星遥感冠层温度信息纳入作物生长模型，利用冠气温差计算作物缺水指标，可使模型简化。用阴雨天气温替代冠层温度是解决数据缺失的有效方法，用它与晴天TerraMODIS数据反演冠层温度进行插值计算，可获得全生育期作物冠层温度及相应的蒸腾速率。PS-X模型可在不同层次模拟作物的生长和产量，在PS-1、PS-2、PS-X水平计算的分别是作物的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量。利用该模型，论文分别模拟了邯郸地区2004年夏玉米的光温生产潜力、水分限制下的生产力和实际产量，并通过比较不同模拟水平下产量进行区域产量差分析。结果表明：PS-1和PS-2水平之间的产量差主要由水分和土壤质地差异造成；水分充足条件下，PS-2与PS-X水平间的平均产量差异较大，占总产量差(PS-1与PS-X水平之差)的比重可达71％，主要由田间管理差异造成；对于平原地区，28个像元的模拟产量与农户调查产量的标准化平均误差为275kgha-1，平均估测误差为4％，估测精度可达90％以上，产量模拟结果与农户调查数据相一致。研究证实，应用MODIS遥感反演的瞬时作物冠层温度信息建立遥感-作物模拟复合模型进行区域估产是可行的。