在卫星遥感影像中，起伏的地形可能使得地物光谱的变化和几何光照的变化难以区分。为消除这种由于地形起伏而造成的地物光谱变化，必须首先进行地形校正。经过地形校正之后，可以使任一像元的辐射亮度都变换到水平面上，从而消除地形对光谱的影响，使影像更好的反映地物光谱特征。而目前常用的遥感影像地形校正方法从几何关系上可以分为STS和SCS模型，它们分别在植被覆盖率在0或者1的情况下达到较好的校正效果，而现实中大部分山地都是部分被森林覆盖的，且大部分模型都是基于单个像元进行校正，而没有考虑到像元之间的影响。　　 本研究基于前人基础上山地遥感地形校正方法中的STS朗伯体模型和SCS模型，以Landsat5 TM影像和1:50000的DEM数据为数据源，提出了一种新的针对于森林覆盖区地形校正的方法。此方法引入单个像元中植被信息对传感器的贡献比例参数(β)，用来估计亚像元中的各成分尤其是植被信息对辐亮度的影响，以解决由于在入射角余弦值比较小的地方会出现过度校正的现象，同时考虑了像元与像元之间的邻边效应影响，并通过与目前常用地形校正模型进行应用对比分析与检验，表明了本研究方法法可用来解决不同森林覆盖率下的遥感地形校正问题。