土地退化严重威胁我国生态系统稳定与粮食安全。三江源地区作为西部重要的生态屏障,面临突出的土地退化问题,影响区域生态安全与社会经济发展。本研究基于实地采样、无人机与Landsat数据,随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、分类和回归树模型(CART),构建多源数据的土地退化监测框架,监测近30年(1993、2003、2013、2023年)三江源地区土地退化动态,并分析其时空演变特征。结果表明:1)无人机与卫星数据结合使用可以明显提高退化识别精度,基于“光谱-植被指数-地形”特征的随机森林模型精度最优,土地沙化识别精度达94.73%,F1分数为95.85%,“黑土滩”型退化识别精度达90.98%,F1分数为95.18%。2)1993-2023年,未退化与“黑土滩”型退化面积先增后减,盐渍化面积呈波动变化,先增加后减少再增加,沙化面积持续减少,各类型面积稳定不变的面积占比超1/2。3)总体上,黑土滩和沙化等级呈减轻趋势,重度黑土滩与中度沙化面积明显减少;轻中度盐渍化变化较小,重度盐渍化面积下降。本研究可为生态脆弱区土地退化监测提供新思路,并为区域生态保护与可持续发展提供科学依据。