Las costras biológicas del suelo son componentes importantes de los ecosistemas de tierras secas, mostrando variaciones en apariencia, morfología y función a lo largo de las etapas de desarrollo. Sin embargo, los métodos para registrar las etapas de desarrollo de las biocrustas no se han simplificado ni estandarizado. En este estudio, se definieron tres grados de desarrollo tanto para la costra cianobacteriana como para la costra de musgo, basándose en indicadores visuales como el color, el grosor y la altura del musgo. Se realizó una encuesta de campo en tres regiones de precipitación en el norte de China, durante la cual se registraron visualmente los grados de desarrollo de las costras cianobacterianas y de musgo. Se midieron indicadores clave de desarrollo de biocrustas, incluyendo la resistencia al corte, la resistencia a la penetración, la cobertura, el contenido de clorofila a y la densidad aparente para cada grado. Los resultados mostraron que tanto las costras cianobacterianas como las de musgo podían clasificarse efectivamente en tres grados de desarrollo basándose en estos indicadores, con una concordancia del 90% entre los indicadores medidos y el método de clasificación definido. Este hallazgo validó que el método podría reflejar con precisión las etapas de desarrollo de las biocrustas mientras simplificaba los registros de campo. Los indicadores de desarrollo en varios grados de costras cianobacterianas y de musgo mostraron una variación moderada (30% < CV < 100%) a fuerte (CV > 100%), destacando la importancia de la heterogeneidad ambiental a escala regional. Además, el método de clasificación demostró ser efectivo en diversas escalas espaciales, resaltando su amplia aplicabilidad. Sin embargo, su validación a través de la exhaustividad de los objetos objetivo y el alcance geográfico sigue siendo limitada. La investigación futura debería centrarse en expandir el método de clasificación para incluir costras de líquenes, refinándolo en diversos ecosistemas y explorando la integración de tecnologías avanzadas como la imagen hiperespectral y el aprendizaje automático para automatizar y mejorar el proceso de clasificación. Este estudio proporciona un método de clasificación simple y efectivo para registrar visualmente las etapas de desarrollo de las costras biológicas del suelo, lo cual es útil para la investigación ecológica y aplicaciones de campo.