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植被覆盖度作为一个重要因素，在科研中具有重要作用。因此获得对植被覆盖度的准确信息，还需要在开发在多个领域的基础上对植被覆盖度监测技术进行改进。从检测手段的角度分析，测定植被覆盖包括常规的基于地面的测量和新世纪兴起的遥感两大类。基于建立植被覆盖的关系和植被光谱信息，遥感测量可在宏观上划分为统计模型和物力模型。基于地面的测量，并且可以基于该测量原理，分为采样，目测，仪器和模型方法。更多的植被指数，像元分解，分类树和人工神经网络方法被人们用于统计模型中。39698
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多年以来，监测植被覆盖度所采取的方法主要还是以地面测量为核心，地面监测的方法大致分为四种：目测，采样，仪器，模型。虽然近年来地面测量的主导性地位受到迅速发展的新兴技术—遥感技术的较大冲击影响，但地面测量仍然具有其独一无二无法取代的重要性。因为它不仅为遥感测量提供了基础数据，同时在所有测量方法中也是精度最高、准确度最高的。论文网
获取大范围植被信息在遥感技术的支持之下得到了突破性进展。植被覆盖常采用的遥感数据主要来源于vHRR、MODIs、 LandsatTM与MSS、SPOT、数据以及AVIRIS高光谱数据等。
最近几十年，国内国外研究并发展了很多有效的植被覆盖度监测方法［8 ～ 13］。传统的地面测量存在很多不足，比如外业工作量大，测算范围小等；相比如此，遥感方法就有效地解决了这些弊端。孙睿等［14］通过收集筛选NOAA 数据，在此基础上分析不同时间内降雨总量和黄河流域NDVI 之间的关系规律，进而就可以总结归纳出存在于该流域中的植被覆盖度受降水的影响程度; 赵彩霞等［15］将植被覆盖度、风蚀气候侵蚀因子以及土壤风蚀量这三个因素与时间变化产生的结果进行定量化分析，就可以人工计算和比较出各种植物防治风尘的能力以及能力差异、总植被覆盖度及其动态变化状况; Amiri 等［16］