喀斯特环境问题是当代国际地学研究的热点,喀斯特石漠化是我国西南喀斯特地区面临的主要生态问题之一。我国西南喀斯特地区地表复杂,地物交错分布且土被不连续,以石漠化为特征的生态环境退化严重。多年来研究表明,用以评价喀斯特石漠化地表特征的关键评价指标为岩石裸露率、植被覆盖度等。遥感技术具有宏观、快捷、经济、信息综合等优势,是大面积石漠化信息提取必不可少的手段,但由于喀斯特地区地物的高度异质性,像元混合现象严重,使得遥感目视判读的客观性和可靠性降低,遥感技术和方法很难直接应用于石漠化信息的快速准确提取。本论文在系统地总结石漠化信息遥感提取发展现状的前提下,针对石漠化信息遥感提取的不确定性,喀斯特地区地形复杂度高,在此基础上进行了喀斯特区域地形校正;针对喀斯特石漠化区域的端元可变性强的特点,从混合像元的成像机理出发,通过PPI、SMACC、VCA三种端元提取算法提取结果对比,选用在喀斯特石漠化区域端元提取效果最好的VCA算法用以进行端元集的建立,将多端元混合像元分解算法应用于喀斯特区域典型地物的丰度反演;针对Hyperion数据幅宽较窄的问题,进行了宽幅高光谱数据的模拟生成的尝试;综合基于光谱特征和混合像元分解方法,发展了高光谱和多光谱遥感技术的石漠化表征因子提取的方法。研究结果表明,多端元混合像元分解效果较好,其反演的植被、裸岩丰度与相应的光谱指数间具有显著线性相关性,确定系数R2分别为0.84、0.81,表明地物丰度能够在一定程度上表征其对应的覆盖度。基于宽幅数据解混结果对整个研究区域进行了石漠化等级评价,结果表明,七百弄乡石漠化呈现大片连续的分布状态,该乡东部区域石漠化程度则较轻。