蒸散发是地表和大气能量交换中的重要过程,是水文循环和能量循环的重要组成部分。传统的气候水文学方法对地表蒸散量的计算，仅限于离散点的观测与估算，随着对区域蒸散量研究算法的成熟，遥感数据被引入各种估算模型，与气候数据相结合，能够实现大空间尺度的蒸散量计算，对水文水资源的综合管理以及气候变化、农业发展等都有重要意义。在各种遥感蒸散模型中，特征空间法模型是近年来的研究热点，特征空间的含义是指某一地区的地表温度及植被指数的散点图多呈现出梯形或者三角形的形状，基于特征空间反演蒸散发的一个关键，在于特征空间轮廓的确定。本文对地表温度-植被指数梯形特征空间实际边界的算法进行改进，使下边界（湿边）的定位更加准确，在此基础上，利用我国张仁华学者提出的一种可操作二层遥感模型，基于像元排序对比算法，实现土壤表面温度和植被冠层温度、净辐射通量的分解，利用分层能量切割法，最终分别计算得到植被蒸腾和土壤蒸发。本文以我国黄淮海地区的蒸散量为研究对象，运用到的数据是2003年MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroadiometer）中分辨率成像光谱仪卫星遥感数据的地表温度产品、植被指数产品、反照率产品等，以及区域内179个气象站的风速、气温、水汽压及日照时数等参数；利用二层遥感模型，反演研究区域内的植被蒸腾和土壤蒸发，利用我国生态系统研究网络禹城农业综合试验站利用涡度相关系统观测的地表总蒸散数据，对模型的估算结果进行验证，决定系数R2达到0.87，均方根误差为23.8w/m2。在此基础上，对我国黄淮海地区的蒸散发时空分布特征进行具体分析，通过对比分析蒸散发与植被覆盖率、叶面积指数、土地覆盖类型等的变化特点，反映了黄淮海地区的农作物生长周期，并进一步验证了所建二层遥感模型的可靠性。最后，量化地计算了植被蒸腾在总蒸散量中所占的比例大小，并对其时空分布特征进行研究。此研究对农业用水、水资源管理提供了比较有力的科学依据，并且对有关人类活动影响水文循环的研究提供了支持。