面对日益严重的荒漠化进程,如何对这种过程进行快速的监测,及时向有关部门提供决策依据显得尤为迫切。虽然国内外对于荒漠化遥感监测已经做了大量研究,但是迄今为止仍没有形成比较完整的方法体系,为此,本文以TM/ETM+数据作为数据源,以地处浑善达克沙地腹地、锡林郭勒盟荒漠化最严重的旗——正蓝旗为例,系统探讨在研究区内,以TM/ETM+作为数据源的草原沙化信息提取的技术方法。主要内容如下:1.方法对比与选择:用线性光谱混合模型(LSMM)反演裸沙面积比例,用常用的植被指数法(NDVI、MSAVI)反演植被盖度,发现线性光谱混合模型提取的裸沙分量用于沙化信息提取可以得到很好的精度(80%以上),提取的植被分量与采样点的植被盖度也有很好的线性相关性(R2=0.634)。所选的NDVI和MSAVI与植被盖度分别建立的对数模型也具有的较高的拟合优度,分别为0.61和0.62,但经地面采样点和目视解译验证,发现基于植被盖度评价研究区草原沙化的植被指数法会严重高估植被稀疏但却无沙化存在的地区(裸土比重较大),为此,本文选择裸沙面积比例作为研究区草原沙化评价的主要指标,选取常用的像元分解模型——线性光谱混合模型(LSMM)作为获取裸沙面积比例的主要途径。2.方法应用:在通过像元纯净指数(PPI)及最小噪声分离变换(MNF)选取植被、裸沙、裸土为终端端元并在获得端元波谱后,经线性光谱混合模型进行像元分解得到裸沙分量,按照建立的研究区草原沙化评价体系获得了研究区1980年以来的4期草原沙化现状图。随后,利用ENVI、ArcGIS等软件对分类结果进行面积统计、变化侦测统计以及草原沙化空间动态变化制图,通过对监测结果的分析,可以发现2000年前,虽然三级沙化草地的总面积并无明显增长,但是重度沙化草地却处于大幅增长中,2000年后,研究区草原沙化状况总体上呈逆转趋势,但是仍有部分地区沙化程度处于发展态势,这也说明了,在重视一些地区的沙化治理的同时不能忽略其他地区草原沙化的防治,不能顾此失彼。另外,通过分析研究区降雨量、温度、人口及牲畜数量与监测结果的关系,发现这些人为因素虽然对研究区草原沙化有促进作用,但是并非主因,土地利用方式、生产经营模式、政策的指引以及生态工程的实施更能主导草原沙化的变化方向。本文的创新点是:在对比分析的基础上,以裸沙面积比例替代常用的植被盖度作为沙化评价的主要指标,用线性光谱混合模型作为提取裸沙面积比例的主要方法,以此解决土壤盖度和植被环境敏感性所带来的误差。