白龙江流域位于甘肃省南部,是长江上游的水源区和生态屏障,是我国泥石流最为严重的地区之一,区内水土流失严重,生态环境十分脆弱。土壤水分作为泥石流发生的前期降水的有效组织形式,对泥石流的形成、发生有至关重要的作用。因此,实时掌握白龙江流域的土壤水分含量状况,一定程度上填补了该区土壤水分研究工作的空白,对该区泥石流灾害危险性评价和监测预警工作具有重要的现实意义和科学意义。除此之外,土壤水分是监测土壤质量的一个重要指标,是作物生长的控制性因子之一,不仅是植被和作物直接的供水资源,决定农业生产力,而且控制和调节着大气与地面之间的相互作用,对气候变化、气象预报、水文模拟、农业生产等都具有重要的意义。传统的土壤水分监测都是基于点状分布的人工手动或者自动观测,无法反映一定区域土壤水分的空间分布状态。“3S”技术的发展和成熟,为大范围的、实时的土壤水分动态监测提供了可能性。因此,采用可拓展的土壤水分遥感反演模型,开展基于遥感技术的土壤水分定量反演研究,不仅在一定程度上有利于丰富和完善泥石流发生理论与危险性评价方法,对生态环境保护和重建具有十分重要的意义,而且对于研究区的农业生产建设、地下水资源优化配置、生态经济可持续发展具有重要现实指导意义和科学价值。本文在充分研究了当前土壤水分光学遥感反演方法的基础上,综合分析研究区的地形、土壤、植被等特征,并考虑反演结果空间尺度方面的要求,决定首先以白龙江流域武都段为重点研究区域,利用LandsatETM+、ASTER两种遥感数据,结合野外采样数据,采用温度植被干旱指数法(TVDI),反演流域武都段两种数据基础上的土壤水分,并对反演结果进行精度对比。结果表明,基于LandsatETM+数据反演得到的土壤水分结果精度较高,并且具有更高的空间分辨率。所以选择LandsatETM+数据,并结合MODIS1B数据和DEM数据,将该反演方法推广到整个白龙江流域,构建0-20cm、20-40cm、40-60cm以及0-40cm、0-60cm五个深度的土壤水分反演模型,最终得到了全流域不同深度的土壤水分空间分布数据。利用GIS空间分析功能和单因素方差分析方法,分别对土地利用类型、坡向对土壤水分的影响进行了分析,发现不同的坡向、土地利用类型对土壤水分有很显著地影响,不同坡向的土壤水分平均值呈现出阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡的趋势,不同土地利用类型的土壤水分平均值表现出林地>草地>耕地的特征,工矿居民用地由于多为城乡建设用地,土壤水分表现为最低值。结合TVDI指数、综合降水信息的地形湿度指数、坡向、土地利用类型因子,利用多元线性回归的方法,在不同深度上构建了在地理因子共同辅助作用下的土壤水分综合回归反演模型,并对模型进行了精度评价。结果表明,土壤水分含量是一个多因素共同作用的结果,综合回归模型在一定程度上提高了土壤水分反演结果的精度。本文最终研究结果为：利用TVDI回归模型和综合回归模型两种方法,反演得到了白龙江流域在0-20cm、20-40cm、40-60cm以及0-40cm、0-60cm五个土壤深度的土壤水分空间分布数据。