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摘要生物入侵严重威胁全球生物多样性，对本地生物群落以及生态系统的功能和服务造成了直接或间接影响，已经发展为全球性的生态环境问题之一。入侵植物可以对生态系统中的生物和非生物特征造成剧烈影响，也会侵占本土植被造成哺乳类和候鸟等诸多生物的栖息地和觅食地面积缩减。互花米草在我国引入主要是用于防风固沙和水体净化等，但随着互花米草的不断扩张，已经成为我国主要的滨海入侵植物。因此，互花米草空间分布以及景观生态结构的分析对于有效防控与治理互花米草具有重要意义。本研究以GoogleEarthEngine(GEE)为平台，基于Sentinel-1/2多源遥感影像对黄河三角洲区域2016-2021年逐年互花米草时空分布与景观格局演变进行分析。首先，基于GEE平台构建Sentinel-1/2密集时间序列影像并计算3种SAR衍生参数与7种光谱参数。其次，通过对比三种不同阶数的傅立叶函数拟合效果，选择二项傅立叶函数对光谱参数进行拟合，获取包括最大值、最小值、最大天数、最小天数和时间间隔5类共计35种光谱时序特征，并通过GEE平台年均值计算代码获取SAR极化特征与光谱特征共计19种年均值特征，最终获取融合54种特征的特征向量集合影像。然后，应用GEE平台封装完整的SNIC分割算法对特征影像进行分割，应用随机森林算法实现互花米草分类，获取2016-2021年黄河三角洲互花米草空间分布信息，并对互花米草时空变化与景观格局演变进行分析。最后，综合自然因素和人为因素进行互花米草空间分布驱动因素定量分析，并据此对互花米草的治理提供指导性建议。<br>　　本文主要结论如下:<br>　　(1)基于密集时间序列遥感影像的互花米草特征提取分析<br>　　2016-2021年在黄河三角洲区域共收集Sentinel-1影像824景、Sentinel-2影像945景，构建了逐年10m高空间分辨率影像集合。其次，通过GEE平台分别计算每景影像的SAR极化特征衍生参数(SAR_S、SAR_D、SAR_N)和光谱参数(NDVI、NDWI、mNDWI、EVI、LSWI、AWEIsh和AWEInsh)，并利用年均值算法获取包括基础波段(B2-B5、B8、B11和B12)在内的19种年均值特征。然后利用二项傅立叶函数对7种光谱参数进行拟合，获取包括10种物候特征在内的共计35种时序参数。根据特征向量集合，我们发现互花米草具有独特的物候学特征和时序特征，其中根据NDVI、EVI生成的物候学和基于mNDWI生成的时序特征可以明显提高互花米草的分类精度，其中MAV-EVI和MAD-NDVI在分类中具有较高的重要性，并且年均值特征的加入也有利于互花米草信息的提取。<br>　　(2)基于遥感影像的分类模型构建与精度评价<br>　　结合野外实地考察与相关文献查阅，构建了黄河三角洲湿地分类系统。该分类系统主要以提取互花米草信息为目的，包括了互花米草、芦苇、碱蓬和柽柳四类主要湿地植被类型，并建立解译标志，为后续分类打好坚实基础。随后，基于特征向量集合采用面向对象与随机森林相结合的分类方法进行互花米草信息提取，分别获取2016-2021年逐年互花米草空间分布信息。最后，利用验证样本与分类结果进行基于混淆矩阵的精度验证。精度评价结果表明，基于密集时间序列获取的特征向量集可以有效的进行互花米草的信息提取，互花米草的生产者精度均超过了93.58％。<br>　　(3)2016-2021年逐年互花米草时空分布动态变化分析<br>　　2016-2021年黄河三角洲互花米草面积分别为44.97km2、48.00km2、48.27km2、54.76km2、55.54km2和58.00km2，空间上主要分布在黄河入海口两岸，且呈现向海方向延伸的趋势。此外，2018年黄河三角洲区域南侧首次出现新互花米草斑块，并在2021年逐渐形成稳定群落。从景观生态学角度分析，互花米草景观生态优势逐渐显现，景观结构趋于复杂化且连通性也逐渐增加。通过定量分析自然因素对互花米草空间分布的影响，发现温度与海水深度是影响互花米草空间分布的主要因素;人类活动也是影响互花米草空间分布的主要驱动因素，其中互花米草的治理是导致互花米草面积缩减的主要因素。根据互花米草空间分布驱动因素与实际治理经验，发现使用“刈割+翻耕+水淹”的治理方法可以通过最小的环境干扰实现最优的治理效果。