本文以内蒙古大兴安岭林区三处不同时期、不同植被覆盖情况的火烧迹地的土壤水分作为研究对象,以Landsat系列的遥感影像作为数据来源,分别提取出相应的遥感干旱指数,再与三处火烧迹地共5期的土壤水分实测数据进行回归模型分析,得到基于遥感指数建立的垂直干旱指数（PDI）模型、改进型垂直干旱指数（MPDI）模型和植被调整垂直干旱指数（VAPDI）模型,之后对三个干旱指数构建的回归模型进行精度验证与适宜性评价,探讨三种模型对火烧迹地进行土壤水分反演的适宜性。在此基础上,选出对不同植被覆盖情况的火烧迹地土壤水分反演的最优模型,再结合Landsat系列遥感影像数据源（具有长时间序列优势）对火烧迹地表层土壤水分进行反演,得到火烧迹地土壤水分的反演结果,对火烧迹地土壤水分进行动态监测,进而对火烧迹地的土壤水分时间变化趋势与空间分布特点进行分析。主要结论如下:（1）火烧迹地土壤水分的实测数据与PDI、MPDI和VAPDI三种遥感指数都表现出一定的相关性。其中:基于PDI模型在不同时期、不同植被覆盖情况的火烧迹地反演中均表现较差的拟合效果;基于MPDI模型在不同时期、不同植被覆盖情况下的火烧迹地土壤水分反演中都有较好的拟合性;而基于VAPDI模型在高植被覆盖度的情况下表现出比MPDI更好的拟合效果,但在植被覆盖度情况低的火烧迹地土壤水分反演中模型拟合效果较差。在对不同时期、不同植被覆盖度的火烧迹地土壤水分反演模型的精度验证与评价中发现:PDI无论在高植被覆盖区域还是低植被覆盖区域都没有表现出较好的反演精度。VAPDI在高植被覆盖度的火烧迹地区域反演精度最高,但在低植被覆盖度的火烧迹地区域反演精度较差;而MPDI高植被覆盖区域和低植被覆盖区域均表现出良好的反演精度,在低植被覆盖区域反演精度最高,在高植被覆盖度区域精度略低于VAPDI。（2）基于MPDI模型和VAPDI模型分别对“汗马火烧迹地”三期土壤水分进行反演,结果表明两种模型反演的土壤水分空间分布基本一致,但利用MPDI指数（对植被差异性更加敏感）进行的火烧迹地土壤水分反演结果（相比VAPDI）更加精细,所反演出的土壤水分空间分布特征更有层次性,能够反映出相近地块土壤水分的异质状况,虽然在高植被覆盖区域VAPDI遥感指数的反演效果略优,但综合反演效果仍是MPDI较好。（3）对“金河-根河火烧迹地”土壤水分长时相的分析可知,该处森林火灾前土壤水分呈均匀分布,火灾后骤然呈两极化分布态势,但在几年内土壤水分的空间分布特征又从两极化分布逐渐转变为空间上的均匀分布,并于火灾发生后的第五年后大体上重新归于均匀分布的规律。（4）在火灾发生年,位于内蒙古大兴安岭北部原始林区的火烧迹地中,土壤水分均值骤增,从原来的45.44%增到了61.27%。该类型火烧迹地,属于常年地下冻土区,森林火灾造成地表温度在短时间内骤升,可能导致地下冻土消融,从而造成火烧迹地中的土壤水分在火灾发生后骤然增加。火灾后第二年,该类型火烧迹地的土壤水分均值仍然较高,在第三年以后,趋于该地区森林土壤水分的正常水平。（5）对“金河-根河火烧迹地”2000年到2020年土壤水分的时空动态监测与分析可知,植被覆盖状况对火烧迹地中土壤水分时空格局的稳定性存在较大的影响;火烧迹地中土壤水分随时间的变化特征同样较为复杂,随时间的推移火烧迹地的土壤水分不仅受到植被覆盖的影响,同时还由所处环境和地区的特异性所决定。但整体上来说,火烧迹地的土壤含水量与植被的恢复情况相互制约又相互促进。