不同地区、不同土地利用类型起主导作用的因子可能相同,但各因子对荒漠化的影响程度定有差异。土地利用既包含了人类根据特定的自然、社会经济条件所决定的土地利用方式和强度,又包含了自然环境条件对土地利用的影响。无论是风蚀、水蚀荒漠化,还是盐渍或冻融荒漠化,每一种荒漠化类型中的土地利用类型都不单一。因此,荒漠化地区的土地利用是土地退化的主要驱动因素之一。从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,使其从成因与机制等方面认识土地退化过程,将有助于荒漠化分类评价指标体系的建立和荒漠化土地类型的判定。目前在荒漠化遥感评价研究中,还没有从土地利用角度进行的分类与评价。本研究从土地利用的角度对荒漠化进行分类与评价,建立以土地利用类型为基础的荒漠化评价指标体系。由于绝对基准的资料几乎无法得到,本研究以各土地利用类型中现存最完好的单元为"基准",与此同时,在每一种土地利用类型中找出10～15个荒漠化极严重的单元,并取其平均值作为极强度荒漠化的参考标准。经过大量的样地调查和室内分析发现影响各指标重要性的主要因子,并以其计算各指标权重值。由于干旱半干旱区地表异质性强烈,像元混合现象严重,且植被盖度低,对于中低分辨率的图像,无法找到全植被覆盖的像元,且用植被指数提取干旱区植被盖度信息时受土壤背景影响较大,导致干旱区植被盖度信息提取精度不高。为解决这一难题,本研究提出利用高分辨率卫星影像修正线性光谱混合分解模型分解的TM影像的植被分量,建立适于提取干旱半干旱地区植被覆盖度的模型来提取植被信息:利用线性光谱混合分析模型计算裸沙占地百分比:用实测数据与热惯量进行拟合,按不同的土地利用类型分别建立拟合方程反演土壤含水率:引入遥感代用指标获得土壤氧化铁含量:采用目视解译获得土壤质地的编码图并进行影像化。获取每个像元全部评价因子的指标值,在现有荒漠化评价方法的基础上,建立以像元为单位的荒漠化评价定量化遥感信息模型并与高尚武模型沙漠化评价结果进行对比。结果表明:建立的评价模型总体精度达90.3%,较高尚武模型提高21.6%,尤其在评价耕地时,精度提高35%,体现了分土地利用类型进行评价的科学性。所建立的遥感信息模型评价土地荒漠化是可行的。