植被指数是提取遥感图像有效信息的重要技术手段,是反演生物化学、生物物理参数的重要媒介,是反映植被信息的重要技术指标。到目前为止,植被指数的种类已经高达100多种,在植被指数看似繁荣发展的背后也存在应用局限性大、没有系统的分类、彼此间重复折叠、运用的盲目性等缺陷。本研究选取大兴安岭地区为试验区,基于Landsat8 OLI影像数据,依据影响因子的不同重新分类了植被指数,探讨了植被指数受到太阳高度角、植被覆盖度、大气因子的影响。本研究主要内容如下:1)植被指数系统分类。依据影响因子的不同重新分类了常用植被指数。第一类是抗大气型植被指数,常见如ARVI、IAVI等;第二类是抗土壤型植被指数,常见如SAVI、TSAVI、MSAVI等;第三类是综合型植被指数。常见如NDVI、GEMI等;第四类是其他类,这一类包括高光谱植被指数以及一些未考虑影响因子的的植被指数,常见如三角植被指数、导数植被指数等。2)分析研究区域植被覆盖度、大气校正、太阳高度角对植被指数提取所产生的影响,以信噪比为评价指标,评价每一种因子对不同植被指数影响。得出结论:对大气校正而言,SAVI受到的影响较小,大气校正前后数值变化不大;对植被覆盖度而言,NDVI、RVI、ARVI变化较为明显,表示可以较好的反映出不同覆盖度下的植被信息,包含的有效信息明显;对太阳高度角而言,SAVI、RVI相关性较大,并且大气校正在一定程度减小了太阳高度角带来的影响。