遥感技术作为一种综合性探测技术，具有快速、高效、范围大、动态的特点，能及时准确地反馈地表的变化信息，具有时空的宏观连续性和数据收集的多源周期性，结合全球定位系统和地理信息系统，能够信息获取和分析的定量、定时、定位。梅安新[1]等为适应遥感技术的新发展，着重于遥感基本原理和方法的介绍，而不是侧重介绍某一具体遥感技术系统。随着遥感卫星成功升空后，由于遥感技术的不断发展，利用遥感影像能快速有效的进行城市绿地动态监测，可以很好弥补传统方法既费时，又费力，而且结果也不够理想的缺陷，从而能够实现大范围城市绿化调查，促进城市生态环境的良性循环。利用遥感影像数据进行植被覆盖、长势、病虫害等信息的监测，针对突发性资源与环境事件的遥感实时快速监测技术正成为当前研宄的热点。

不同绿地信息提取方法影响最后的绿地监测的可靠性，有研究者针对绿地信息的提取方法进行研究。

一些研究者通过植被信息总体（监督分类、非监督分类）进行分析。

邓书斌[2]按照遥感图像处理流程由浅到深逐步介绍了ENVI软件的操作，包括图像几何纠正、图像增强、图像分类、遥感动态监测等。

赵春霞[9]等人对于影像分类方法的研究，从不同的方面可以划分为不同的类型。根据是否已知训练样本的分类数据，影像分类方法可以分为监督分类和非监督分类。主要从分类原理、分类过程、分类方法等方面来探讨这两种分类方法的区别与联系。

另外一些研究者利用植被指数的方法对绿地信息的提取进行研究。

甘淑[8]等人选取滇西北香格里拉县的大中甸乡作为试验区，利用ERDAS IMAGINE 遥感专家分类系统模块，探索对试验区主要植被类型进行智能提取的知识库设计与分类组织实施。专家系统技术在自然环境复杂多样的云南山区植被信息提取中具有较为突出的先进性和实用性。相对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，由于专家系统技术可以通过更多变量的参与，在山区植被信息提取中具有更为突出的先进性和实用性。

郑光[13]等人利用1988 年和2002 年的南京市域范围的ETM / TM 影像，通过分别计算亮度指数和垂直植被指数，建立” 亮度#8212;垂直植被指数”(BI-PVI)平面，通过计算”TM3-TM4”平面内的点到”非植被线”的距离，求得亮度-植被指数向量，进而得出变化向量获取城市绿地的变化。

于明洋[14]等人采用龙口市两期遥感影像图，并结合土地利用图、现场GPS 定位验证，对龙口市绿地进行遥感解译，利用多光谱遥感数据对植被进行研究主要是基于植被指数，且最常用的是归一化植被指数(NDVI)。

李淼[15]等人基于TM 遥感影像，对大连市城市绿地专题信息进行提取，并对绿地格局进行研究和探讨。通过计算各组成分分量和归一化植被指数NDVI之间的相关系数来进行波段组合，提高了遥感影像的分类精度。结果显示该方法可以准确地得到绿地信息。