水生植被是太湖湿地的重要组成部分其种群数量和覆盖范围对太湖生态平衡起着举足轻重的作用。近年来由于人类活动的干预,太湖富营养化现象加剧,水生植物群落结构发生改变。通过遥感技术监测区域内水生植被的空间分布将有助于对太湖生态系统的保护。不同于陆地植被遥感,由于水体光学性质时空变化大,水生植被遥感信息受到诸多因素干扰,提取难度高。本文基于一种水生植被冠层辐射传输模型(Aquatic Vegetation Radiative Transfer model,AVRT)分析三种典型水生植被——沉水植被、浮水植被、挺水植被的光谱特征(Niu,2014),利用水生植被指数(Villa,2014)提取遥感信息,构建区域内训练样本数据集,通过机器学习方法对太湖区域典型水生植被进行分类。为研究太湖水生植被的时空分布规律,本文以静止轨道水色卫星(Geostationary Ocean Color Imager,GOCI)为数据源,借助其高时间分辨率的优势绘制2015年太湖水生植被时空分布图。由分布图可以看出：太湖湖心区域为开阔水域,几乎没有大面积的水生植被集聚现象,沉水植被主要分布在胥口湾和西南区附近,浮水植被集中分布在东太湖和环西山岛水域,挺水植被主要分布在东太湖及沿岸浅水区域；三种水生植被在生长期的覆盖范围均有明显扩张现象,可以选择在生长初期进行集中收割。本文提出一种基于时间序列分析的太湖水生植被遥感分类研究方法,对于保护太湖湿地生态系统和物种资源有着积极作用。