潮滩表层沉积物类型和粒度参数是表征潮滩变化的重要指标。对潮滩沉积物类型的解译,可以了解潮滩不同类型沉积物的空间分布规律;沉积物粒度参数的空间分布,对于调查滩涂沉积物环境、冲淤变化以及水动力等至关重要。淤泥质潮滩宽阔平坦,不仅受潮汐水位变动的影响,观测时间有限;而且滩面泥泞,难以通达,因此传统的基于现场实测的滩涂沉积研究费时费力,难以获得滩涂沉积信息的空间分布。高光谱遥感技术具有波段丰富、信息量大、不受自然条件限制等优点。与传统方法相比,它在研究潮滩沉积物方面具有独特的优势。但是从目前的研究来看,卫星高光谱遥感应用于潮滩沉积物研究受制于影像的空间分辨率和成像时刻的潮位,获得理想的出露潮滩的高光谱遥感数据较困难,因此机载高光谱遥感是一个重要的技术应用方向。本文选择江苏如东淤泥质海岸潮滩为研究区,利用研究区中部的天然潮沟将研究区分为以细颗粒泥沙为主的北区和以粗颗粒泥沙为主的南区两部分。将机载高光谱影像和野外采集沉积物样本数据作为数据源,在详细研究机载高光谱遥感数据处理方法的基础上,基于野外实测光谱曲线确定沉积物的特征波段,以此对比机载高光谱遥感数据的MNF变换,确定沉积物参数的遥感反演因子;进一步采用SVM支持向量机模型,建立反演因子与沉积物粒度参数（平均粒径、分选系数、偏态）以及组分含量（砂、粉砂、黏土）的定量遥感反演模型,开展沉积物粒度参数和类型的遥感研究,获得了理想的潮滩表层沉积物类型及粒度参数的空间分布结果,并分析了沉积物的空间分布特征及其与水动力环境的关联。本研究为探索利用机载高光谱遥感技术手段获得大面积潮滩沉积物的粒度信息和沉积物类型分布提供了示范应用,为我国沿海地区开发海岸带资源提供有用的技术和数据支持。论文的主要研究结论如下:（1）SVM支持向量机模型可以有效实现淤泥质潮滩表层沉积物粒度参数和组分含量的遥感反演。沉积物组分模型中,砂含量的平均相对误差最小,为10.48%;黏土最大,为30.88%;砂、粉砂、黏土含量均方根误差分别为0.37%、0.37%、0.51%。利用组分含量建立的模型反演沉积物类型精度为85.15%,反演精度较好。沉积物平均粒径、偏态模型中,模型验证组的平均绝对误差分别为0.31Φ、0.11,平均相对误差分别为7.41%、7.04%;均方根误差分别为0.46Φ和0.32,沉积物平均粒径、偏态模型反演效果较理想。（2）本文提出一种新方法来间接反演分选系数。首先利用SVM模型反演出粒度累积曲线上累积含量分别为25%处的Φ值粒径（D25）和75%处的Φ值粒径（D75）,根据D25/D75的比值与分选系数之间的强相关性建立模型,来得出分选系数的值。沉积物分选系数模型中,模型验证组的D25、D75、分选系数的平均绝对误差分别为0.36Φ、0.21Φ、0.06;分选系数的平均相对误差最小,为3.58%;D25最大,为7.32%。同时验证组的均方根误差分别为0.27Φ、0.28Φ和0.23。综合精度评价指标和分选系数结果看出,该方法反演分选系数精度较高。（3）在SVM模型建立的基于组分含量的沉积物类型遥感模型的基础上,结合克里金插值方法处理,反演得到研究区域内沉积物类型的空间分布。研究区沉积物类型主要为粉砂质砂和砂,砂质粉砂次之,粉砂最少。研究区的沉积物类型分布具有显著的空间差异性,整体表现为北区沉积物颗粒较细,由陆地向海洋沉积物颗粒逐渐变粗,靠陆区域沉积物类型主要为砂质粉砂,接着沉积物类型主要为粉砂质砂,潮间带下部沉积物类型为砂;南区沉积物较北区粗,沉积物类型主要是粉砂质砂和砂,少量的砂质粉砂和粉砂主要分布在黄海大桥根部以及潮沟向潮滩延伸的区域,这与南区陆侧的洋口港区围垦成陆有关,并与研究区的水动力环境及沉积物物质来源相吻合。（4）从沉积物粒度参数遥感反演结果看,北区沉积物较南区细,分选系数主要是分选中等和分选较差,偏态主要是近对称和正偏;从潮沟向滩面延伸部分颗粒逐渐变细,与其他部分相比,潮沟区域分选较好。南区颗粒较北区粗,分选系数主要是分选较差和分选差,偏态则更多趋于极正偏。在黄海大桥根部颗粒较细,由黄海大桥根部向滩面沉积物颗粒逐渐变粗,偏态由近对称逐渐变为正偏。（5）基于机载高光谱遥感技术实现潮滩沉积物粒度参数和沉积物类型反演,不受自然条件及范围的限制,可应用于沉积环境复杂、人为采样困难的淤泥质潮滩,为潮滩沉积特性研究及冲淤演变分析提供了一种快速有效的方法。