随着经济、社会的发展和人口数量的急剧增加，人类活动对生态环境的影响日益加深，沙漠化问题成为人类面临的重大环境问题之一。快速、准确地获取沙漠化的定性、定量信息对于维护沙漠化地区生态环境和保障我国社会经济的可持续发展有着重要意义。遥感技术以其观测范围广、信息量大、数据更新快和精度高等优势在沙漠化监测和相关研究中取得了广泛应用，成为沙漠化研究和遥感应用研究的热点问题。传统的沙漠化遥感信息自动提取方法是基于像元光谱特征的图像分割，受多种因素的影响，信息提取精度的提高遇到瓶颈。本文充分总结分析了当前国内外沙漠化遥感研究进展和存在的问题，在鲁东大学校基金：基于知识的遥感影像荒漠植被分类研究的支持下，以额济纳绿洲及周围地区为研究区，以ETM遥感影像为数据源，进行了以下工作： (1)全面分析了额济纳地区沙漠化地物的光谱反射、空间分布、纹理结构、斑块形状、植被覆盖等地学特征，对遥感影像进行各种增强和变换，提取光谱、纹理、形状、植被指数等信息存入GIS数据库，构建专家知识库。 (2)基于分类回归树的沙漠化信息提取。分类回归树(Classification and RegressionTree，CART)是一种有效的知识挖掘和应用方法，在遥感图像处理领域的应用方兴未艾。本文详细论述了利用分类回归树方法进行遥感影像分类的方法和原理，以专家知识库中的目标变量和测试变量为训练样本训练分类回归树产生判决规则，集成遥感影像的光谱特征、纹理特征、空间特征和覆被特征进行分类试验，提取ETM遥感影像中的沙漠化信息。在使用纹理信息进行分类时，采用边缘生长(消减)的办法消除地物边缘对纹理分析得负面影响。通过对分类结果的评价、分析以及与最大似然法监督分类的提取结果相比较，评估分类模型的效果。 (3)基于地理单元沙漠化程度评价。以往的沙漠化自动评价都是在离散的像元的尺度上进行的，未能综合考虑像元所处的环境，使得评价结果带有一定的片面性，评价结果图像中出现大量的噪音，若直接采用滤波的方法消除这些噪音又会使评价结果偏离真实值。本文针对上述传统方法的不足，在综合性、主导性等沙漠化评价原则的指导下，结合实际，提出了基于地理单元尺度的沙漠化程度评价方法，确定了沙漠化评价中地理单元的地学特征和确定原则。对遥感影像中的地理单元进行提取，以地理单元内的平均植被盖度为指标定量评价各地理单元的沙漠化程度。通过精度评价和与基于像元的沙漠化程度评价结果的比较，评估基于地理单元的沙漠化程度评价方法的效果。沙漠化遥感研究是遥感应用研究的热点，也是难点。通过论文研究，主要取得了以下进下进展： (1)建立了基于分类回归树和专家知识的沙漠化遥感信息自动提墩模型，模型中综合利用了遥感影像以及遥感影像以外的多种专家知识，克服了传统分类方法单纯利用光谱特征进行分类的不足，取得了83.79％的分类精度。 (2)提出了基于地理单元尺度的沙漠化遥感定量评价方法。在基于遥感手段的沙漠化评价研究中，地理单元是指遥感影像中一定范围内具有相似植被指数空间分布的一组像元所构成的一块图斑。在该图斑范围内，同一植被盖度的像元在图斑的各个部分出现的频率大致相等。 (3)基于地理单元的沙漠化评价方法在连续尺度序列上进行植被盖度计算，综合考虑了像元所处的植被覆盖环境，克服了传统方法造成的评价结果图像中出现大量噪音的缺陷，评价精度更高，评价结果更接近于地理事实。