植被(包括枝、茎、叶)在地面的垂直投影面积除以统计区总面积,将这个比值定义为植被覆盖度(FVC)。植被覆盖度是植物群落覆盖地表状况的一个综合量化指标,在许多研究中常将其作为基本的参数或因子。前人的研究成果为植被覆盖度提取方法的研究领域的发展做出了很大贡献。但是,以往的研究只是侧重对某一方面或者几个方面的探讨,缺乏对植被覆盖度影响因素的全局考虑,并且忽视了阴影对植被覆盖度(FVC)的影响。所以,考虑阴影情况下的植被覆盖度模型研究是值得探讨的。本文旨在借鉴对植被覆盖度研究的现有成果,通过几何光学模型研究将阴影考虑其中,从归一化植被指数(NDVI)角度出发,探讨NDVI与植被覆盖度之间的关系,分析阴影对遥感影像反演植被覆盖度的影响,并且建立了用遥感技术定量反演植被覆盖度的模型,从而提高植被覆盖度的反演精度。研究内容主要分为以下几部分:首先介绍了植被覆盖度的研究背景、国内外研究现状、植被指数的基本理论和植被覆盖度反演方法的基本理论。然后通过地面实测数据研究了阴影对FVC的影响,得出相关结论,确保了研究遥感影像数据中阴影对FVC同样有影响的可行性。对遥感数据的研究过程中,运用遥感物理中的几何光学模型,巧妙地结合布尔原理,推出了四分量模型的比例系数,根据研究区黑河流域中游主要的农作物类型,设计了模型应用的技术路线和实施方法,主要采用ENVI遥感图像处理软件和计算机语言C++等工具,反演出了研究区农作物玉米和春小麦的FVC,得出了以下结论:归一化植被指数(NDVI)和FVC之间有着很强的线性相关性;阴影影响下的NDVI值比真实的NDVI值要大;阴影影响下的FVC值比真实的FVC值大,且针对不同的研究对象其影响程度不一,这主要由研究物体的属性所决定的。对比地面实验与遥感数据研究中所得到的结论是一致的,表明使用几何光学模型——四分量模型反演FVC是可行的。