水是生命之源,是人类和自然生存和发展的宝贵资源,随着水资源的不断消耗,水资源问题已成为全球可持续发展的重要科学问题。地下水定义为位于包气带以下的地层空隙中的水,不仅包含岩石裂隙和孔隙之间的水分,还包括溶洞中存在的水分,对环境的变化具有敏感的反应,不仅是环境中重要的能量参数,同时也是保护生态平衡发展的重要因子。浅层地下水指的是与地表水、大气降水等有直接交互的埋藏相对较浅的潜水或弱承压水,埋藏深度在20m之内。对干旱半干旱地区而言,由于蒸发作用强烈,降雨稀少且时空分布不均,生态环境异常脆弱,绿洲是其精华所在,在干旱区的生态调控作用显得尤为重要。干旱区内陆河较少,许多内陆河下游已无地表水的补给,由此形成了大气水-植物水-土壤水-地下水的独特的水文生态系统,其中地下水则成为干旱区绿洲维持天然植被生长的仅存水源。在蒸发作用较为强烈时,如若地下水位较高,则会产生蒸发的无效耗散,从而产生盐渍化现象,导致植被的盐胁迫现象;如若地下水位较低,会使植被产生水分胁迫,导致植被的退化抑或死亡,产生地表荒漠化。传统的地下水位监测方法需要耗费较长的时间及更多的精力,要想实现大面积动态监测比较困难。而遥感技术具有范围广、时效性高等监测特点,使其成为了一种可以及时有效的进行大面积地下水位监测的新方法。遥感技术宏观、动态、综合和快速监测的特点,为快速有效的大面积监测地下水位提供了新的探测手段。本研究试图通过反演多个地表参数,结合实测地下水数据来共同探索表示出地下水埋深的方法,并对这些方法做比较,找出最适合研究区地下水埋深反演的普适算法。本研究以研究区绿洲土壤含水量(SRWC)与地下水埋深数据等实测数据以及多光谱和高光谱遥感数据为基础,并结合植被和土壤条件,利用高光谱植被指数和TS-VI特征空间(TS-NDVI与TS-MSAVI特征空间)进行土壤含水量的反演,并以此拟合出地下水埋深分布状况,发现利用这2种方法提取地下水埋深可行,本研究得到的主要结论如下:(1)首先介绍了HOBO U20水位计的使用方法,然后将导出的地下水埋深数据与土壤剖面不同深度土层SRWC进行相关性分析,结果表明,0-10cm和40-60cm层SRWC与地下水埋深数据的相关性高于其它土层,这也为利用遥感技术反演SRWC间接得到地下水埋深数据提供了支撑。(2)对研究样区的高光谱影像进行大气校正和裁剪等预处理,选择与SRWC相关的26种光谱植被指数为基础,将野外实测高光谱数据与HSI高光谱影像数据相融合,综合灰色关联度分析和多元逐步回归分析,分别建立基于两种数据的高光谱植被指数SRWC反演模型,结果显示两种模型对0-10cm层SRWC的反演效果均好于其它土层。为进一步提高模型精度,针对所建立的基于影像高光谱植被指数SRWC反演模型进行校正,结果表明,经校正后的模型,判定系数R2由原来的0.589增加到0.711,并通过了0.01水平显著性检验,RMSE仅为0.0014,模型稳定性较好。因此,运用该方法进行SRWC反演是有效可行的。同时,以此为基础对地下水埋深进行反演,结果表明该方法可行,精度能够满足研究需要。(3)对研究样区的影像进行预处理与裁剪,反演得到NDVI与MSAVI数据,并利用劈窗算法反演得到TS数据,分别构建了TS-NDVI与TS-MSAVI特征空间,然后计算得到TVDINDVI与TVDIMSAVI,分析二者与SRWC的相关性,结果表明二者均与40-60cm层SRWC相关性最高。通过TVDINDVI与TVDIMSAVI拟合了干边、湿边方程,反演得到40-60cm层SRWC,并进行精度检验。在此基础之上,进行研究区地下水埋深反演,结果表明该方法可行,且精度能够满足研究需要。(4)对比分析上述2种方法反演精度,得出精度较高的是利用TVDIMSAVI反演地下水埋深算法。