退耕还林工程是我国实施的六大林业重点生态工程之一,它是减少水土流失、减轻风沙灾害、改善生态环境的有效措施。工程能使森林生态系统基本得到恢复,大大改善长江和黄河上中游等地区的生态环境。退耕还林工程实施以来,工程建设成效如何,质量是否达标,是退耕还林工程需要重点解决的问题。随着多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到生态环境的监测中。探索适合林业生产实际需要的生态环境遥感监测的理论技术方法,尤其是提高遥感数据小班面积估测的精度,是目前有待解决的问题。因此,本研究结合SPOT5数据的特点,以四川省洪雅县柳江镇为研究区域,应用ERDAS遥感软件对SPOT5进行图像预处理、图像解释、图像监督分类,通过SPOT5图像获取林地面积,得出分类精度,结论如下：(1)通过对各融合结果图像进行主观和客观的综合评价,得到评价结果：Brovey变换融合方法得到的结果图像在其空间质量和光谱质量综合表现的最好,适宜于低山丘陵区的退耕还林面积的遥感监测。(2)用监督分类和非监督分类方法分别对图像进行分类处理,然后对分类后的图像进行精度分析评价。结果表明,采用监督分类方法分类图像的精度明显高于非监督分类方法,能够很好的区分林地和耕地,在退耕还林工程监测过程中采用监督分类是比较可行的。(3)基于计算机自动解译的退耕还林监测方法,分类精度的kappa系数分别为0.9196和0.9063,分类精度较高；基于人机交互解译退耕还林监测方法,人机交互式解译精度91.20%。表明这两种方法可以应用于监测退耕还林。(4)借助研究区的退耕还林作业设计图和遥感图像,柳江镇2004年和2008年遥感总体分类精度分别为91.83%和91.82%,可以用于检测退耕还林面积的完成情况。