在湖泊生态系统中,水文特征的变化推动着湿地植被的形成和变迁,进而影响鱼类和野生动物栖息地乃至整个湖泊生态系统的质量。遥感技术则凭借其监测范围广、同步性强、周期短、成本低等特点,被广泛的用于湖泊变化监测。本文基于2000-2015年的MODIS卫星数据,利用混合像元分解模型,研究了鄱阳湖的水体淹没变化规律,进而探讨植被在空间上的响应。内容主要包括:(1)利用混合像元分解模型获取鄱阳湖水体范围并和常用指数进行定量对比。基于Bernstein基函数的混合像元分解模型在提取鄱阳湖的水体淹没范围具有较好的稳定性和精准度,相对指数模型在细节上提取更优,且阈值受薄云的影响较弱,提取精度达97.45%。(2)根据鄱阳湖的季节性特征分析了退水期期间水体淹没频率时空变化规律。退水期的水体淹没频率总体呈“南低北高”的格局,北部入江水道的淹没频率普遍较高,中南部则呈大小不一的“斑块式”空间特征。这种空间分布的差异体现了鄱阳湖的发展演变,也是地貌特征的反映。15年内湖水的淹没频率经历了先急剧缩减然后恢复到相对稳定的状态,并且不同空间段的变化差异明显:北部河道的淹没频率先急剧降低后回升,中部洲滩不如北部河道段剧烈但大面积的淹没频率下降,南部子湖泊的淹没频率基本没变。低淹没频率区的普遍增加和时间演化的空间差异性,这既反应了鄱阳湖湖区水情情况的变化又反应了人为调节带来的区域性差异。(3)对植被丰度和淹没频率进行叠加分析,讨论了淹没频率对植被带来的影响。两者的散点图呈中间高两边低的“n”形分布,当淹没频率为40%时高植被丰度的像元数最多,即意味着淹没频率为40%左右的植被长势达到了最好。通过划分不同的淹没频率和植被丰度等级,可以在空间上判断出不同的植被类型,淹没频率与植被丰度的关系指示着鄱阳湖湿生植被在空间上的正向演变。