在干旱、半干旱的沙漠地区,生物结皮分布较为广泛,其中,部分地区的生物结皮盖度高达70%以上。因其表面的土壤的物理、化学性质和生物学特性使得生物结皮抗风蚀能力明显强于松散沙土;同时还可以提高沙地土壤养分含量,改善区域生态环境。生物结皮是地表的生物保护层,其在阻拦水分渗透,保水护水方面也有明显的作用。因此生物结皮是干旱、半干旱以及荒漠地区植被演替的重要基础。通过遥感分类、识别可以快速且准确地掌握生物结皮在干旱、半干旱地区的空间分布。本文采用混合像元分解模型、光谱指数多种方法基于多平台、传感器在多个尺度上对毛乌素沙地区域生物结皮进行了识别和提取,通过遥感监测与追踪区域尺度生物结皮的格局和动态变化,评价了生物结皮在旱区生态系统中的作用及有效调控和科学管理这类资源的根本途径,从而为区域生物结皮资源的管理保护、合理利用提供基础数据支持和管理决策依据。得到如下研究成果:（1）地物分类:通过精度对比得到适合不同平台、传感器地物分类的最佳方法,其中支持向量机（SVM）分类方法对无人机遥感影像的地物区分精度最高,随机森林（RF）分类方法对Landsat8 OLI多光谱影像的地物区分精度最高。（2）混合像元分解:对于样地尺度来讲,光谱角混合像元分解方法可以较好的分离出2种生物结皮,且5块样地藻结皮平均盖度为23.35%,苔藓结皮盖度为22.35%;对于区域尺度来讲,光谱角混合像元分解方法优于自适应分析混合像元分解方法,得到毛乌素沙地藻结皮盖度为22.6%,苔藓结皮盖度为21.3%。（3）光谱指数:对于无人机多光谱影像,三角植被指数（TVI）光谱指数的分布一致性最高,其次是归一化植被指数（NDVI）,结皮指数（CI）的分布一致性最低。对于Landsat8 OLI多光谱影像,TBSCI可以有效提高识别精度,得到毛乌素沙地生物结皮像元占比为23.31%,对于EO-1高光谱影像,GBSCI指数可以很好的识别区域生物结皮,得到区域生物结皮像元占比为35.59%。（4）区域尺度:藻结皮和苔藓结皮广泛分布于毛乌素沙地全域,利用混合像元分解模型得到藻结皮盖度为22.6%,苔藓结皮盖度为21.3%,藻结皮盖度呈自东南向西北递减的趋势,苔藓结皮盖度中部最多,西南分布最少。同时提出了更适合毛乌素沙地多光谱识别指数TBSCI与高光谱识别指数GBSCI。本文研究表明:通过混合像元分解模型与光谱指数的方法可以较好地对区域及样地的生物结皮进行识别提取。利用无人机样地观测结果作为桥梁,一定程度上能够解决卫星遥感平台区域尺度的识别结果和样点实地结果之间相互匹配的问题,从而保证了区域尺度生物结皮遥感识别结果和方法的可靠性。