随着遥感技术的发展，人类将逐步从外层空间观测地球、探索宇宙，从而为我们认识国土、开发资源、研究环境、分析全球变化找到新的途径。在林业生产中，森林的一些参数(如郁闭度、叶面积指数等)的估测是非常重要，特别是在森林资源二类清查时，必须分树种统计其面积、蓄积量和郁闭度等参数。本文主要研究高光谱分辨率成像光谱仪数据在估测森林郁闭度中应用的可能性和适用性。首先针对Hyperion高光谱遥感数据的特点，对EO-1 Hyperion图像进行了必要的预处理，为图像的进一步分析和实际应用提供了保障。为研究需要，本文对图像数据进行了线性混合像元分解得到林地组分、非林地组分、水域组分分量，降低了混合像元对反演精度的影响。然后根据与郁闭度的相关程度提取了波段范围在450-900cm以及1550-1750cm之间的数据并对这些波段进行运算，最后包括混合像元分解得到的林地组分分量共选取了11组数据作为反演森林郁闭度的自变量，并采用多元回归技术建立它们与因变量郁闭度之间的回归模型来反演研究区郁闭度值，精度最高达到95.22％。高光谱遥感技术是本世纪初的遥感前沿技术。它已成功地应用在多种学科中，取得了一些研究结果，并展示了其应用潜力。在林业行业中，国外开展了高光谱遥感的森林叶面积指数、生物量、森林生化信息、森林树种识别等方面的研究工作。但在我国这方面的工作刚刚起步。