受全球气候变化及人类土地利用方式改变影响,草地灌丛化已成为干旱半干旱地区草原生态系统最为突出的问题之一。准确掌握大尺度草地灌丛化信息,对草地可持续利用及气候变化响应分析具有重要的意义。传统的地面调查方法,以及近期发展起来的基于高空间分辨率遥感影像的信息获取方式已成为局部区域草地灌丛化调查广泛采用方式,然而受这两种方式实现成本过高、数据获取能力有限等因素影响,此类方法并不适合于大尺度草地灌丛及动态分布监测。中等空间分辨率光学影像(10-30m)具备覆盖范围大、更新周期短及光谱分辨率丰富的优势,已成为当前大尺度植被覆盖度估算的主要手段,但面临着灌丛与草本时间序列光谱相近难以区分的问题,这一瓶颈问题当前尚未找到可靠解决方法。极化合成孔径雷达已被证实可反映地表粗糙度,并在灌木生物量估算上具有较大潜力。从理论上来讲,其与多光谱光学遥感影像协同开展草地灌丛化监测具有一定可能性。本文选择锡林郭勒草原为研究区,联合欧空局Sentinel-1与Sentinel-2时间序列影像及地面样地调查数据开展了草原灌丛化监测研究。首先,研究提取了时序光学波段反射率及植被指数以及雷达不同极化类型的后向散射强度信息,开展了时间序列上不同灌丛化程度的光学与雷达信号响应分析,以得到与草地灌丛覆盖度具有显著相关的特征来进行后续建模;在此基础上,利用多元线性回归及随机森林模型实现了灌丛覆盖度估算,并比较了两种模型的精度,分析了多光谱指数协同雷达影像指数因子在锡林郭勒草原灌丛化估算中的意义;最后,实现了锡林郭勒盟草地灌丛覆盖度制图,并结合区划及降水数据对锡林郭勒灌丛化草原的空间分布特征进行了分析。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2月合成数据计算获取的7月及8月波段反射率、以及光学植被指数与样地乔、灌、草总植被覆盖度显著相关,但对灌丛覆盖度即草地灌丛化特性不敏感,仅3、6月份的冠层水分含量及红边信息对区分草地中的灌丛有一定贡献。(2)基于Sentinel-1极化合成孔径雷达数据提取的雷达后向散射系数对于草地灌丛覆盖度估算有较强敏感性(VH极化好于VV极化),且在草地整个生长期都有较高相关性,其中6月份的VH极化数据与灌丛覆盖度相关性可达0.604。(3)联合Sentinel-1与Sentinel-2数据的回归模型可以实现草地上较高精度的灌丛覆盖度估算,多元线性回归模型的决定系数R~2为0.69,均方根误差RMSE为0.11,随机森林回归模型的决定系数为R~2为0.89,均方根误差RMSE为0.05。其中随机森林模型中雷达数据VV及VH极化的后向散射系数特征总贡献度为71.54%,光学植被指数特征的贡献度为28.47%。在模型表现上,随机森林模型在精度上明显优于传统多元线性回归模型。地形起伏对引入雷达因子的草地灌丛覆盖度结果估算有一定影响,会导致山区部分的估值过高。(4)基于Sentinel-1及Sentinel-2数据的随机森林模型估算结果表明锡林郭勒盟草地灌丛覆盖度以10%以下为主(61.68%),这说明锡林郭勒草原灌丛化基本处于轻度水平,灌丛化严重地区主要位于锡林郭勒盟东南部。