为了得到黄河三角洲新生湿地植被时空分布特征以及驱动其发生变化的主要因素,以黄河三角洲新生湿地为研究区,基于长时间序列的Landsat TM/OLI数据,运用面向对象的CART决策树分类、归一化植被指数（NDVI）、归一化差异水体指数（NDWI）、比值植被指数（RVI）等提取新生湿地不同植被空间分布信息,根据不同类型植被的占地面积变化和转移矩阵分析近24年来黄河三角洲新生湿地植被的变化过程,揭示其在时间和空间上的变化规律,并对可能驱动其变化的自然和人为因素进行了分析,为改善黄河三角洲新生湿地的生态问题和可持续发展提供科学依据。主要研究成果如下:（1）黄河三角洲新生湿地植被分类信息提取基于长时间序列Landsat卫星遥感影像,结合面向对象的CART决策树算法提取了1996-2020年期间黄河三角洲新生湿地植被的分类信息。1996年植被分类精度为86%,Kappa系数为0.84;2001年植被分类精度为85%,Kappa系数为0.80;2005年植被分类精度为89%,Kappa系数为0.87;2010年植被分类精度为95%,Kappa系数为0.93;2016年植被分类精度为90%,Kappa系数为0.88;2020年植被分类精度为86%,Kappa系数为0.83,说明结合面向对象的CART决策树分类算法适用于植被分类信息的提取。（2）黄河三角洲新生湿地植被时空分布特征分析1996-2020年期间,黄河三角洲新生湿地不同植被类型的占地面积在时间尺度上的变化主要表现为:芦苇呈波浪式变化的趋势,整体面积减少0.73km~2;互花米草在2001年被监测到后呈持续显著增长的趋势,并在2020年成为研究区的先锋植物,整体面积增加33.97km~2.;碱蓬呈现先增长后下降的趋势,整体面积减少20.84km~2;柽柳呈先增长后下降的趋势,整体面积增加18.01km~2。在空间尺度上的变化主要表现为:研究区西北地区和东南地区的碱蓬、芦苇转为互花米草,研究区中部黄河两侧附近的碱蓬转变为光滩,东北地区和西南地区的芦苇转变为柽柳。总体上,不同植被类型向互花米草的面积转移量最多。（3）黄河三角洲新生湿地植被时空分布驱动因素分析驱动黄河三角洲新生湿地植被时空分布特征变化的人为因素主要是黄河改道,自然因素主要是潮沟分布和土壤因素,且自然因素对黄河三角洲新生湿地植被时空分布特征的影响大于人为因素。在地理探测器中,各因子对植被时空分布特征的影响程度q排序为:土壤含盐量（0.3669**）＞潮沟长度（0.3497**）＞潮沟面积（0.2405**）＞土壤总磷含量（0.1254*）＞土壤总氮含量（0.0936*）＞黄河长度（0.0254）＞黄河面积（0.0174）,并且在解释力较强的因子交互之间均呈双因子增强的关系,表明黄河三角洲新生湿地植被时空分布特征不是单一因子的驱动作用,是多个驱动因子之间交互作用的结果。在生态交互探测中,土壤含盐量、潮沟长度和潮沟面积与绝大部分因子之间都存在显著差异,最终筛选得出影响植被时空分布特征变化的主要驱动因素是土壤含盐量、潮沟长度和潮沟面积。该论文有图35幅,表29个,参考文献114篇。