摘要：目前遥感提取植被覆盖度的方法通常适用于农田、草地等高植被覆盖区,而在类似于干热河谷的植被稀疏地区效果不好。因此,针对目前常用的植被覆盖度提取算法进行比较、分析、选择,优化模型参数,进而得到一个最适于干热河谷地区植被覆盖度的优化模型。以元谋地区的MODIS影像数据为基础,将扩展线性混合模型(ELMM)运用于干热河谷地区植被覆盖度的提取,并将像元二分法、三波段梯度差法的提取结果与之对比,同时为了验证3种算法的精度,利用同一时段的LandsatTM影像进行检验。试验结果表明:扩展线性混合模型对于干热河谷区植被覆盖度的提取精度要优于像元二分模型和三波段梯度差法,且最大限度的接近于真值,可以考虑在今后的干热河谷覆盖植被信息提取实践中广泛使用。