植被覆盖是许多全球、区域变化监测模型中所需的重要信息，在生态系统中发挥着非常重要的作用。及时、准确地获取植被覆盖信息是区域水土保持生态环境建设项目的任务之一。为了探求植被覆盖信息提取的适合方法，本文分别在数码相片和QuickBird影像两种数据源尺度上开展了植被覆盖信息的提取方法研究。(1)以陕西省吴起县为研究区，开展植被覆盖野外调查，在研究区内设定一定数量的草地样方，获取样方数码相片，对相片数据进行预处理，基于像元二分模型，在VC++6.0下开发出一套程序包，进行相片像元光谱信息识别，发现植被与植被的光谱信息规律，然后利用程序包的植被覆盖信息提取功能提取出样方的植被覆盖信息，并提取样方植被盖度，提取结果与目估结果差别较小且普遍比目视结果稍低，表明本方法在研究区草地植被盖度的估算结果比较可靠，从而可以非常方便地对遥感估算结果进行验证，其研究可以为吴起县退耕还林还草的水土保持综合效益评估的基础数据资料获取提供新的途径，对于吴起县退耕还林还草工程实施、林草植被恢复建设都有显著的推动作用。该方法程序包的功能模块可以进一步扩充，以满足更多的相片处理要求。本研究的植被类型仅涉及草地，未涉及乔灌类等植被类型。另外，该研究成果基于黄土高原典型退耕还草地区吴起县，植被和非植被光谱信息规律是在该区域得到的，是否在其它区域适用，需要经过大样本数据的补充验证。因此，该方法还有待于完善，以进一步在广大区域推广使用。(2)选取山西吉县蔡家川流域内的一块区域作为试验区，以QuickBird影像为数据源，运用面向对象的信息提取软件eCognition，通过大量试验，选定合适的多尺度分割参数多次逐层分割影像，选取多种用于分类提取的特征，并在不断试验总结的基础上，设定合理的特征阈值，提取出研究区的植被覆盖信息，并探讨了植被覆盖度、灌木林覆盖率、乔木林郁闭度的计算，提取结果精度均达到80％以上。实践表明使用该方法提取研究区的植被覆盖信息是可行的，能够满足对植被覆盖信息获取精度的要求。从而为解决基于高分辨率影像的区域植被覆盖信息提取提供了方法上的借鉴，可以为蔡家川流域水土保持中植被本底数据的获取提供新的途径。也有助于推动我国西部植被恢复和生态环境建设，监测评估荒漠化现状和治沙效果、森林草原防火等林业重点建设工程的推进，更好地发挥高分辨率遥感影像技术在我国林业生产实践和生态环境建设中的科技支撑作用。总体上讲，高分辨率影像在国内的应用研究还不够成熟，加上植被遥感研究受地形和环境的影响较大，不确定因素很多，这些给地形和植被结构复杂区域植被覆盖信息的高分辨率影像遥感提取工作带来很大的困难。因此，本文所采用的方法，是否能够适合其它地形和植被结构类型相对复杂区域的植被覆盖信息提取，是否能够用来代替野外植被资源调查工作还有待于进一步的试验和研究。