自工业革命以来，随着社会经济的高速发展，城市化进程的加快，人地关系的相互作用越来越密切。水土流失，已经成为当今人类所面临的十大环境问题之一。随着计算机科学的发展，遥感技术在水土流失监测方面的优势日益凸显。本文采用SPOT-5遥感影像，作为主要数据源。在结合相关野外考察资料和地理数据的基础上，分级评估了福建省永春县2013年的水土流失状况。本文主要研究内容包括：　　（1）土地利用因子的提取。土地利用是土地资源的社会属性和自然属性的全面体现，是土壤侵蚀强度划分的重要参考指标。土地利用因子的提取主要采用了高分辨率影像数据，对福建省永春县的水土流失影响情况进行适当归并和分类。　　（2）植被覆盖度遥感估算。植被覆盖度是指单位面积内植被的垂直投影面积所占百分比，是衡量生态环境状况的重要指标，也是预警生态安全状况的重要指示灯，还是定量判断水土流失强度的主要因子之一。论文通过对SPOT-5遥感影像波段的分析，引入了国际热带木材组织ITTO（International Tropical Timber Organization）提出的森林郁闭度FCD（Forest canopy density）模型。此模型在国内的应用和推广较少。本研究所应用的 VBSI复合植被指数，是在 FCD模型的基础上构造的。论文对植被指数NDVI和VBSI进行了详细对比研究。发现12个样区点相邻山体的阳坡和阴坡的相对差值比都稳定在2.0左右，通过对采样点数据的进一步研究分析，发现运用VBSI进行植被覆盖度估算，影像中阴影信息的干扰作用可以被削减至NDVI的49.4%的。然后在像元二分模型的基础上估算植被覆盖度。　　（3）坡度因子的提取。坡度是反映地表形态最重要的地形因子之一，是影响及判读水土流失强度的关键要素之一。论文中坡度等级分级参照《土壤侵蚀分类分级标准》(SL190—2007)的土壤水力侵蚀中对地面坡度分级标准，划分为六级。在进行坡度的计算，得出福建省永春县的坡度分级示意图。　　（4）根据土壤侵蚀分类分级标准采用多因子进行叠加分析。其中地类划分为无流失或微度流失地类、流失地类和坡耕地，并划分代码；坡度划分为六级；再进行植被覆盖度由低到高的分级。构建面蚀分级模型，对坡度、地类、植被覆盖度进行逻辑判断，在各分级区间的影响程度分析，进而完成水土流失强度分级。