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灌丛化草原已成为我国干旱、半干旱地区一种重要的植被类型，对区域生态系统的结构和功能产生了显著影响。灌木盖度可以定量表征灌木入侵程度，但目前仍缺乏关于灌丛化草原灌木盖度的定量研究。相比传统人工调查灌木盖度的方法，遥感数据为及时准确获取大面积灌丛化草原的灌木盖度提供了可能。虽然利用遥感数据反演灌木盖度的研究多基于航片或高空间分辨率影像，但诸如Landsat系列影像的中分辨率影像具有空间覆盖范围广、时间序列长、获取方便、价格低廉（甚至免费）等高分辨率影像不具备的优势。因此，为进一步研究灌丛化的发生发展，有必要发展基于中分辨率影像反演灌丛化草原区灌木盖度的方法。 本研究综合利用灌木和草本的光谱特征差异以及季相差异，在内蒙古镶黄旗灌丛化草原地区，通过基于盛夏时节影像的多端元混合光谱分解(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis，MESMA)模型以及基于初秋时节影像的线性模型和机器学习模型，实现了利用中空间分辨率Landsat卫星影像的灌木盖度反演。 对镶黄旗优势灌木和草本群落的光谱特征分析表明，小叶锦鸡儿(Caraganamicrophylla)灌木群落在可见光和1350nm～1800nm之间的中红外波段的反射率显著低于草本群落，红边斜率显著高于草本群落;并且，灌木群落的红边斜率、NDVI和mNDVI705值均高于以羊草(Leymus chinensis)、克氏针茅(Stipakrylovii)为优势种的草本群落，其红边位置有“红移”趋势。 MESMA模型、线性模型及机器学习模型反演所得镶黄旗灌丛化草原区灌木盖度均值为13％，绝大部分地区灌木盖度不超过25％。各模型反演所得镶黄旗灌丛化草原灌木盖度呈现出相似的分布格局，即东部灌木盖度较高，西部灌木盖度较低。基于机器学习模型的灌木盖度反演结果与地面调查灌木盖度拟合效果最好(R2测试集平均＞0.4，RMSE＜0.05)，线性模型次之（R2平均=0.31），MESMA模型的反演结果与地面调查点相差较大(R2=0.03，RMSE=0.09)。本研究说明，相比基于盛夏时节影像的MESMA模型，利用灌木和草本季相特征差异，基于初秋时节影像建立的的线性模型及机器学习模型更适合于建立在中分辨率影像基础上的灌木盖度反演。相比传统的野外调查方法，基于中分辨率遥感影像反演灌丛化草原灌木盖度的方法为实现长时间序列、大范围灌丛化草原灌木盖度的监测提供了实践依据。