有效掌握草地植物种群变化及消长,是划分草地类型,明确草地退化和修复现状,以及保护草地植物多样性的基础。本研究以集中分布于新疆的伊犁绢蒿荒漠草地主要植物伊犁绢蒿（Seriphidium transiliense）、角果藜（Ceratocarpus arenarius）,以及裸地为识别对象,在4月、6月、9月利用地面高光谱成像仪、无人机遥感、卫星遥感多源信息,分析植物冠层光谱反射率的变化规律及趋势,提取特征波段并筛选敏感识别波段,使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和支持向量机（Support vector machines,SVM）对识别对象进行识别,进而实现植物覆盖度和生物量的反演,明确时序变化下不同空间分辨率遥感数据下植物冠层光谱特征的差异性;探讨不同识别及反演模型的精度,以期为实现该类草地主要物种的识别,及其有效监测和保护提供技术依据。主要研究结果如下:（1）基于地面高光谱数据,伊犁绢蒿荒漠草地2种主要植物光谱总体表现出植被典型的光谱特征,但在400～1000 nm波段的反射率和反射幅值在不同时期均存在差异。筛选的识别参数在月份间一致,均为638.64、789.49、923.79 nm。识别精度在分类器间为SVM＞CNN,月份间为4月＞9月＞6月,识别对象间为裸地＞伊犁绢蒿＞角果藜,4月总体识别精度CNN为86.16%,SVM为92.12%;利用识别得出的空间位置提取单物种盖度,反演精度与识别精度结果一致;利用植被指数反演生物量,伊犁绢蒿在9月与NDVI的拟合效果最好,角果藜在6月与DVI拟合效果最好,而地上群落生物量在9月NDVI的拟合效果最高。（2）基于无人机光谱数据,地物反射率随着飞行高度增加而逐渐降低,表现为15m＞30 m＞60 m。不同物候期的伊犁绢蒿和角果藜在可见光波段均表现为“低-高-低”的光谱反射率趋势;识别精度在分类器间为SVM＞CNN,月份间为4月＞9月＞6月,识别对象间为裸地＞伊犁绢蒿＞角果藜,飞行高度下为15 m＞30 m＞60 m,在4月15 m飞行高度下总识别精度最高,CNN为83.65%,SVM为86.23%;盖度与识别结果一致,生物量反演在15 m高度下拟合效果最好,两种植物和群落生物量反演植被指数一致,4、6、9月分别为NDVI、DVI、RVI。（3）地面实测生物量与GF-2植被指数有相关性,4月,NDVI的拟合最好;6月,DVI的拟合效果最好;4月和6月预测精度分别为69.58%、65.25%。利用无人机反演生物量作为GF-2反演生物量建模样本,提高了其对群落生物量的反演精度,且4月NDVI的拟合效果最好,6月DVI的拟合效果最好,预测精度分别为79.47%、75.78%。