随着气候变暖，干旱事件的频率和强度正在增加，这增加了全球森林死亡风险。目前研究通过卫星衍生的植被指数来量化森林干旱，或是卫星衍生的温度、降水和蒸散量指数来反应森林对干旱的响应，这为区域性森林死亡的监测与量化提供了不少经验与数据。但是由于数据饱和效应、低分辨率、图像污染等问题导致缺乏可以大规模监测的高敏感性的数据或指标，且森林受干旱胁迫的高空间异质性使得量化全球尺度的森林因旱死亡仍然是一个具有挑战的问题。植被光学深度（VOD）是一个从被动或主动微波遥感中获取的指数，与植被冠层内的微波消光效应强度有关。VOD对植被含水量直接敏感，并且由于微波的波长更长、穿透力更强，受大气、云和光照的影响很小。因此，我们认为VOD可以为提高全球森林干旱死亡监测与模拟精度提供一个补充指标，并打算对其进行进一步评估以更好地了解潜在优势。本研究评估了VODCA三个波段（X波段、C波段、Ku波段）产品对森林干旱发展的敏感性，并绘制了2014-2017年全球森林干旱死亡率分布图。结果显示，VOD在时间尺度上对森林干旱发展变化的敏感性高于EVI等植被指数和CWD等气候指标，其中C-VOD对干旱的响应较Ku-VOD和X-VOD更持久。使用15个代表植被、气候、地形特征的输入变量建立随机森林回归模拟森林死亡率，R_test²=0.61、RMSE=0.037，基于VOD计算的ΔVOD、RWC等指标在绘制干旱死亡地图中贡献排名靠前，其中ΔVOD排名第一。更重要的是，在指标与死亡率的相关性分析中，ΔVOD显示出最佳的结果，R²高于其他指标近两倍以上，证实了它与死亡率的联系更为密切。总的来说，VOD不管从时间及时性还是空间相关性上，都表现出较其他指标对森林干旱更强的敏感性。

植被光学深度；ΔVOD；全球森林干旱；森林死亡率；随机森林