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摘要生物土壤结皮是新疆古尔班通古特沙漠内主要的地表覆盖类型，也是维持其地表稳定的重要生物因子。基于遥感技术的生物结皮探测多以发展生物结皮指数为基本手段，这在混合像元普遍存在的中低分辨率遥感影像中会产生明显的偏差。在过去的几十年里，人们提出了很多种混合像元分解算法，其中以基于线性光谱混合模型的带全约束最小二乘法(FCLS)应用最为广泛。但该算法在光谱值发生变化、光谱形状得到了保持的情形下会产生显著的误差。而多种基于光谱形状的匹配算法，如光谱角(SAM)、光谱相关系数(SCM)、光谱信息散度(SID)等都可以有效地克服这个问题。但FCLS算法并不能直接将这些匹配方法用于混合像元分解。本文通过野外采样取得了古尔班通古特沙漠中主要生物土壤结皮类型、裸沙和干枯植被的样本，在暗室内利用人工光源进行了样本反射光谱的测定，揭示出在干燥条件下各类地物的反射光谱特征。进一步对经过水化实验后的生物皮分别进行反射光谱测定，并对比分析了干燥的和经水化实验后的生物土壤结皮光谱特征。在分析生物土壤结皮光谱特征的基础上，本文提出了一种通用的基于光谱匹配的混合像元分解算法。本算法将混合光谱与端元按照其比例线性混合的光谱进行匹配，以匹配效果最好的端元比例作为分解的最终结果。结果表明，基于光谱形状的匹配算法(如SAM、SCM、SID)都比传统的基于光谱绝对值的FCLS算法精度要高得多。其中，尤以SID算法的分解结果最为稳定。 此外，本文还利用上世纪70年代中期、80年代末期及本世纪初的遥感影像，通过生物结皮指数(BSCI)得到了古尔班通古特沙漠在相应时期内的生物结皮空间分布图。在此基础上，分析了研究区近三十年来生物结皮空间分布的变化特征；利用景观分析软件Fragstats计算了各个时期内结皮覆盖的景观指数，并对其变化特征进行了分析。结果表明：由于新疆气候增湿、增暖明显，近三十年来结皮发育良好。但由于油田开采、水利工程建设、牲畜放牧等人类活动的加强，结皮发育受到较为严重的干扰，区域内结皮斑块破碎化程度加大。