本研究以关岭县为研究区,综合利用3S技术、多标准评价法(MCE)、层次分析法、K-means聚类法及自然断点法等,以多源高分遥感影像资料为数据源,对喀斯特山区石漠化评价基础单元、评价方法、评价指标体系、指标因子遥感反演进行了研究探讨。在分析土地覆盖、地形地貌、岩性及降雨量等要素的基础上,划分评价石漠化程度的基础单元,即景观单元,尝试建立基于景观单元的喀斯特山区石漠化现状评价指标体系;对于评价指标的快速定量提取,主要通过遥感定量反演的方式提取表征石漠化程度的四个遥感指标,即绿色植被覆盖度、干枯植被覆盖度、裸土覆盖度及基岩裸露率;同时针对石漠化评价方法的改进,引入多标准评价法,即MCE方法,利用遥感和GIS相结合的MCE方法对关岭县喀斯特石漠化现状程度进行评估,并对评价结果进行精度检查。(1)本文通过对土地覆盖、岩性、地形地貌、降雨量因子的制图与分析,利用叠加分析的方法,对研究区进行景观单元的区划,最后制作成关岭县景观单元区划图,在此基础上对石漠化现状进行评价。(2)为了准确科学地评价关岭县石漠化现状,在前人研究的基础上,本研究分析了喀斯特地区绿色植被、干枯植被、裸土、裸岩四种典型地物的光谱特征,在此基础上,通过实验利用高光谱和多光谱数据进行对比分析,使用的高光谱数据是Hyperion数据,多光谱数据是TM数据,另外还比较各种提取表征石漠化信息的植被指数,最后得出利用高光谱数据比利用多光谱数据提取石漠化信息更准确,三角植被指数(TVT)对提取绿色植被覆盖度效果更佳,和绿色植被覆盖度的相关系数最高。而对于非绿色植被来说,各种光谱指数对提取干枯植被覆盖度、裸土及裸岩的效果都不佳,最后利用喀斯特石漠化光谱指数KRDSI3能较好地提取干枯植被-裸土-裸岩的信息。(3)利用层次分析法建立喀斯特石漠化程度层次结构模型,并通过专家打分求取各影响因子权重,建立了基于景观单元的喀斯特山区石漠化分类分级定量评价指标体系,通过K-means聚类法及自然断点法对石漠化程度分级,而在景观单元生态组中分为了喀斯特和非喀斯特两个景观生态组,所以将关岭县的喀斯特地区分成了极重度、重度、中度、轻度、无石漠化五个等级,而非喀斯特区不在评价范围内。(4)本论文引入的一种将遥感和GIS相结合的MCE评估法应用到喀斯特山区石漠化评价中。总体而言,该方法能产生精度较高的石漠化适宜性图。并且混淆误差矩阵评估表明结合遥感和GIS的MCE方法比NDVI方法取得更高的评估精度。此外,相较于前人在石漠化评估研究方面主要集中在通过遥感手段提取喀斯特地区的植被和裸土信息。而本文将遥感提取的绿色植被、干枯植被、裸土、基岩信息与地形结合起来进行石漠化评估产生了不错的效果。并且结合多种信息的MCE方法极其强大灵活,易于实施,同时还可以包含空间显性的定量和定性信息,如,决策者和专家的意见以及景观特色等。本文应用了一种科学实用的石漠化评估方法,可以用于改进区域石漠化评估的管理方案。