La vegetación es un componente fundamental de los ecosistemas terrestres, y evaluar con precisión los efectos de las variaciones climáticas estacionales, los eventos climáticos extremos y los cambios en el uso del suelo sobre la dinámica de la vegetación es crucial. La cuenca del río Ganjiang (GRB), una región clave para la conservación y recarga de agua en el sureste de China, ha experimentado cambios significativos en el uso del suelo y un clima variable en el pasado. Sin embargo, las evaluaciones exhaustivas de cómo estos cambios han impactado la vegetación siguen siendo limitadas. Para abordar esta brecha, utilizamos modelos de aprendizaje automático (random forest y XGBoost) para evaluar el impacto de las variables climáticas estacionales y extremas, la cobertura del suelo, la topografía, las propiedades del suelo, el CO2 atmosférico y la intensidad de la luz nocturna en la dinámica de la vegetación. Encontramos que el NDVI medio anual mostró un ligero aumento de 1990 a 1999, pero ha disminuido significativamente en los últimos 8 años. XGBoost fue mejor que el modelo RF en simular el NDVI al utilizar los cinco tipos de fuentes de datos (R2 = 0.85; RMSE = 0.04). Los factores más críticos que influyen en el NDVI fueron la proporción de bosques y tierras de cultivo, seguidos por el contenido de carbono orgánico del suelo, la elevación, la capacidad de intercambio catiónico, la intensidad de la luz nocturna y la concentración de CO2. La temperatura mínima de primavera fue la variable climática estacional más importante. Se identificaron relaciones tanto lineales como no lineales entre estas variables y el NDVI, con la mayoría de las variables exhibiendo efectos umbral. Estos hallazgos subrayan la necesidad de desarrollar e implementar estrategias efectivas de gestión del suelo para mejorar la salud de la vegetación y promover el equilibrio ecológico en la región.