近几十年来，广义岭估计作为一种新形式的多元分析方法，在理论和实际应用等领域都得到迅速的发展。与最小二乘估计、岭估计一样，广义岭估计被主要用于处理病态设计矩阵，并且可以解决普通多元线性回归无法解决的问题。　　本文选取了内蒙古伊金霍洛旗为研究对象，以遥感和GIS数据为基础，借助数学方法，通过对荒漠化程度影响因子的研究，发现植被盖度和生物量两个指标与荒漠化程度紧密相关。植被盖度和生物量作为荒漠化定量评价中两个最常见和最重要的两个指标，便于数据获取。　　文中分析和研究了植被盖度和生物量影响因子之间的关系，列举最小二乘估计和岭估计方法，结果表明在影响因子间存在着严重的复共线性关系，导致观测阵呈病态，致使相关系数矩阵得到一个或者多个接近于零的特征根。如使用最小二乘估计来求解估测模型的待定参数，将不会得到最优解，因而采用岭估计和广义岭估计来代替最小二乘估计，来解决变量之间的复共线性关系对求解待定参数所造成的不利影响.通过岭迹分析法筛选出影响植被盖度估测的主要因子，并且引用广义岭估计参数的迭代算法选取岭参数的值，分别建立植被盖度估测模型，并对所得估测方程进行检验，广义岭估计比岭估计有较小的均方误差，和较高的估测精度。