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植被对于水土流失有着重要的影响。植被覆盖因子是水土流失预测模型的重要参数之一。众所周知，植被群落在垂直结构方向上可由不同的植被层次构成：不同的植被层在水土保持中具有不同的作用。传统生态学盖度由于不能反映植被群落的垂直结构而很难真实地指示植被的水土保持功能，在用于评价植被的水土保持功能或效益时有一定缺陷。鉴于此，本研究以植物群落各植被层次控制水土流失的机理为依据，提出结构化植被因子指数Cs这一新的植被盖度指标。根据陕北黄土区已有的径流小区资料构建了该区结构化植被因子指数模型，并结合野外地面实测结果与TM遥感影像，对结构化植被因子指数的遥感提取途径与方法进行了探讨。初步取得以下成果：
(1)根据径流资料建立了陕北黄土区六种类型群落的结构化植被因子指数模型，并对典型群落的结构化植被因子指数与传统盖度进行比较，结果表明：结构化植被因子指数能够较真实的反映植被群落的水土保持作用与效益，是水土流失预测中理想的植被因子指标。
(2)探索了结构化植被因子指数的遥感提取方法。NDVI、NDSVI、MSAVI、NDTI等植被指数都与结构化植被因子指数有着良好的线性相关关系，用冬夏两季的影像分别提取黄度指数(NDSVI、NDTI)、绿度植被指数(NDVI、MSAVI)，可以综合反映植被结构化植被因子指数，效果优于单一影像或单一指数提取的结果。从遥感影像上获取结构化植被因子指数，MSAVI与NDTI分别是较为理想的绿度与黄度植被指数。
(3)由MSAVI与NDTI两种植被指数获取的Cs指数，能较好地克服NDVI指数在植被高覆盖区容易饱和在低覆盖区对植被盖度不敏感的缺点。获得的结构化植被因子指数图能较好地反映区域尺度植被覆盖状况。研究表明，在陕北黄土区根据遥感影像提取结构化植被因子指数这一方法基本可行，但因不同地区植物物候期的差异，该方法在其它地区是否适用，仍需进一步开展深入的研究工作。