Los estudios previos se realizaron principalmente sobre series temporales escasas y a menudo ignoran los cambios dramáticos en la desertificación durante el año. Utilizando los conjuntos de datos de Landsat y MODIS desde 2000 hasta 2020, este estudio aplicó el algoritmo de fusión espaciotemporal para obtener las imágenes del área de estudio tomadas en momentos similares en agosto durante los últimos 20 años. Se construyó el índice óptimo de monitoreo de desertificación por teledetección del condado de Gulang basado en el modelo de espacio de características, y luego se revelaron los patrones de evolución espacial y temporal y el mecanismo impulsor de la desertificación en el condado de Gulang utilizando un detector geográfico. Los resultados de la investigación fueron los siguientes: (1) El algoritmo ESTARFM tuvo una mejor aplicabilidad en la construcción de series temporales largas e imágenes de tiempo similar con un coeficiente de correlación R2 = 0.83 entre los resultados del modelo de fusión ESTARFM y la imagen original; (2) el modelo de índice de monitoreo de desertificación basado en el espacio de características SWCI-MSAVI en modo punto a punto tuvo la mejor aplicabilidad con una precisión general del 95.39% y un coeficiente Kappa de 0.94; (3) de 2000 a 2020, la desertificación mostró una tendencia creciente, y el grado de desertificación se intensificó gradualmente de sur a norte en el condado de Gulang; (4) los factores dominantes en varios períodos históricos fueron diferentes, compuestos principalmente por precipitación, temperatura y densidad de población. Los factores interactivos dominantes cambiaron de la dominancia alternante de factores naturales y factores de actividad humana a la co-dominancia de factores naturales y factores de actividad humana. Los resultados de la investigación podrían proporcionar apoyo para la toma de decisiones en la prevención y control preciso de la desertificación en regiones áridas y semiáridas.