草地是陆地生态系统结构的重要组成部分,青藏高原拥有丰富的草地资源,其独特的高寒草甸生态系统,在世界范围内极具代表性。然而在气候和人类活动共同影响下,高寒草甸退化严重,各种毒杂草扩散蔓延,给地区经济发展和生态安全造成极大影响。瑞香狼毒已成为青藏高原危害最严重的毒草之一,也是高寒草甸退化程度的指示物种。大多植物遥感识别方法仅依靠光谱差异进行判断分类,忽略了自然状态下植物群落随环境改变产生的连续性变化,所得分类结果容易造成错误。因此对狼毒展开基于植物群落的遥感监测识别,获得生态学意义明确的分类结果,对遏制其扩张蔓延,维护高寒草甸生态系统具有重要意义。本文选取祁连山中段典型高寒退化草甸为研究区,综合采用光谱分析技术和排序与分类方法,分析高寒退化草甸植物群落构成和分布,利用JM光谱距离探讨高寒退化草甸群落光谱差异,结合狼毒群落盖度提出基于植物群落的遥感识别方案,使用随机森林和最大似然分类器进一步对比不同方案对高寒退化草甸狼毒群落监测识别的适用性。主要结论如下:（1）叶片夹采集的光谱表明狼毒白花与其他绿色植物差异明显,利用狼毒白花的11个特征识别波段与研究区内植物数据进行冗余分析,能够较好地反映研究区内植物群落的构成和变化。表明了狼毒白花特征识别波段在区分识别高寒退化草甸狼毒群落的研究中具有一定应用潜力。（2）TWINSPAN分类结果表明研究区内狼毒入侵扩散严重,已经成为植物群落优势种。对高寒退化草甸不同植物群落实测光谱的JM距离计算表明,研究区内植物群落光谱可分性较低。结合样方狼毒群落盖度调整后的TWINSPAN分类方案,能够客观准确的描述不同盖度狼毒群落的空间分布特征。（3）对研究区内Resonon影像分别使用最大似然法和随机森林法进行分类,以研究区高空间分辨率的数字正射影像作为真值对分类结果进行精度评价。结果表明随机森林方法在基于群落的狼毒遥感识别中分类取得了较好的分类结果,分类精度最高可达91.06%,kappa系数0.8556,相较于最大似然分类方法更适用于高寒退化草甸狼毒群落的遥感监测识别。结合狼毒群落盖度的TWINSPAN分类方案能够提升实验区内三种狼毒群落的分类精度,可以作为一种准确有效的遥感识别分类方案,为构建狼毒遥感识别分类方法体系提供参考。