徐 丽，彭浩贤，潘 萍，欧阳勋志，余 枭，章 敏，周巧晴

（1. 江西农业大学 林学院 鄱阳湖流域森林生态系统保护与修复国家林业和草原局重点实验室，江西 南昌330045；2. 江西利森林业技术服务有限公司，江西 南昌 330045）

地表植被覆盖度及其变化信息对了解植物群落在气候、水文和地球化学循环中的作用至关重要，对分析地表空间变化规律、评价区域生态系统及生态环境变化有重大作用，直接关系到区域生态环境的稳定性和安全性[1-2]。监测植被覆盖度的方式一般包括实测法和遥感测量法，与实测法相比，遥感测量法因投入成本低、观测面积大等优点而广泛运用。遥感测量法一般有植被指数法、光谱梯度差模型法、像元分解模型等。植被指数法是依据植被光谱特征和植被覆盖度的相关关系，构造植被指数模型进行估测的方法，精度较高，但限制条件较多；光谱梯度差模型法中，有关角度特征对植被覆盖度的影响有待改进[3]；像元分解模型主要通过解析光谱波段和植被指数信息进行遥感提取，是国内外研究的重要方法。其中像元二分法是像元分解模型法中运用较广泛的植被覆盖度评估方法，主要选取归一化植被指数(NDVI)进行估测，该指数对监测植被生长状态和植被覆盖等信息非常灵敏，涵盖了90%以上的植被信息，是借助遥感技术探究不同时期、特定区域植被覆盖度的重要指标之一[4-5]，AMIRI等[6]研究发现：相比其他植被指数，基于NDVI提取的植被覆盖度精度最高。……