本研究利用HANT滤波建立NDVI时间序列曲线,结合DEM数据、ISODATA数据、NDWI、MNDWI、NDSI,通过CART算法建立决策树,得到京津冀地区土地利用/覆被分类结果,并对其精度进行评价;然后借助遥感技术,结合MODIS遥感数据及气象数据建立遥感蒸散发,模型引入高程数据对太阳入射辐射进行修正,基于气象站数据及遥感影像数据,利用Penman-Monteith公式对潜在蒸散量进行计算,结合水分亏缺指数(WDI)进一步得到瞬时实际蒸散量,最后通过时间尺度扩展得到京津冀地区日、月、年尺度的地表蒸散量;最后对京津冀地区土地利用/覆被及地表蒸散时空变化特征进行分析。具体内容如下:1)本文将京津冀地区分为一年两熟农田、一年一熟农田、平原林地、山林地及灌丛、草地、蔬菜、非植被地表7种类型土地。通过建立混淆矩阵对分类结果进行验证,总体分类精度在90%以上,Kappa系数在0.84以上,表明分类结果具有较高的精度。2)在计算太阳入射辐射的过程中加入DEM高程数据,考虑了研究区的地形因子,将太阳入射辐射分直接辐射、来自天空的散射辐射及来自周围地形的反射太阳辐射三部分进行计算。经验证,模拟的日太阳入射辐射通量与实测数据相关性在0.85以上。3)基于蒸发比不变法与参考蒸发比不变法,对卫星过境时刻的蒸散量进行了时间尺度扩展,最终得到了日、月、年蒸散量。蒸散量大的区域主要分布京津冀地区平原区及山区,坝上高原区蒸散量偏小。从年内变化来看,季节性差异特征明显,夏季最大,春秋次之,冬季最小。月蒸散量最大月份为7月,平均值为80mm左右;12月蒸散量最低,平均值在40mm以下。4)土地利用/覆被会影响蒸散量的空间分布,不同类型土地蒸散量不同,一年两熟农田蒸散量(676.46mm)最大,菜地(674.61mm)次之,其次为林地(673.33mm)、一年一熟农田(672.48mm),草地蒸散量(653.57mm)最低。植被覆盖度也影响蒸散量的分布,植被覆盖度高的地区蒸散量大。因此京津冀地区蒸散量大的区域主要分布在平原区及山区。