戈壁是我国西北干旱地区的一种主要地表景观类型，其在我国西北地区广泛分布。戈壁中蕴藏着丰富的自然资源，具有重大的经济价值，同时也拥有国防、政治和社会等方面的重要意义。但该区域自然环境恶劣，传统调查方式费时费力，不利于进行研究，因此目前关于戈壁的研究资料较少。随着现代科学技术的发展，尤其是遥感技术及空间信息技术的进步，为戈壁分布和面积的确定，以及戈壁地面物质组成划分与识别提供很好的技术支持。由于研究资料较少，目前戈壁分布及面积不清，而精确弄清戈壁的分布及面积是开展戈壁研究的基础与前提，因此，需要首先较精确地提取出戈壁区。在戈壁各特征中，地面物质组成特征不仅直接影响其他特征的性质，并且很大程度上决定改造利用的难易。戈壁表面砾石粒径尺寸反映戈壁形成过程信息，研究它可帮助了解戈壁特征，分析戈壁造成自然灾害的原因，认识沙粒迁移、沙漠扩展以及指导防沙工程。该研究以戈壁典型分布区新疆天山山脉东段的哈密地区为研究区，以2010年Landsat5TM遥感影像及空间分辨率为30m*30m的DEM为基本数据源，首先在分析不同地类遥感影像的光谱特征基础上，建立了基于专家知识的决策树信息提取模型，对影像土地利用类型进行分类，较好地提取出戈壁区；戈壁地表砾石粒径和遥感多光谱数据、植被指数及地学因子存在相关关系，但这些因子间可能存在着多重相关性，如利用这些因子直接建模估测戈壁地表砾石粒径，则可能出现病态模型。利用主成分分析法筛选因子，既可保留多个相关因子的主要信息，又可避免因子间共线性的问题，达到降维，简化模型的作用。因此,基于ENVI4.8软件的主成分分析模块，从研究选择的43个遥感及地学因子（主要包括影像各波段信息、DEM、NDVI、 GEMI，影像经K-T变换得到SBI、GVI、WVI三个分量，通过纹理分析得到的各个波段的均值、方差、信息熵、相关性及对比度等纹理因子，以及利用DEM提取的粗糙度等）中，筛选提取其主成分。以主成分作为自变量，野外调查得到的戈壁砾石粒径为因变量，借助SPSS18软件中的多元回归分析功能，建立戈壁地表砾石粒径的回归模型，模型经方差分析及相关性检验，达到显著相关水平。基于建立的预估模型，进行了戈壁地表砾石粒径估测，并验证了其模型估算精度。本研究可帮助我们精确提取戈壁区，并能了解戈壁的特征，为戈壁区改造利用、区域减灾、西部经济建设服务。主要研究结果如下：（1）利用决策树分类法，较为准确地将未利用地与其它土地类型分开，将戈壁较为精确地提取出来，研究区总体分类精度达到90%以上，Kappa系数为0.919，戈壁的提取精度到达了95%以上，实现了对戈壁精确提取。（2）基于主成分分析法，筛选与研究区戈壁地表砾石粒径相关的遥感及地学因子，提取主成分，前5个主成分因子贡献率达到98%，反映了样本的主要信息，以前5个主成分为自变量，相应的砾石粒径为因变量，建立戈壁地表砾石粒径的预估模型，经验证，达到显著相关水平，显著水平α=0.01，相关系数R=0.825，利用该模型进行戈壁表面砾石粒径定量遥感反演，经验证，估测值与实测值紧密相关，相关系数R=0.778，模型预估效果较好，为戈壁区域研究提供了技术支持。