1.一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，具体为：步骤1：根据实际的植被生长状况，对草方格治沙区域进行分类；

步骤2：获取步骤1中的草方格治沙区域的卫星光学遥感影像；

步骤3：针对每个类型的区域，选择n个样本区，在每个类型的样本区内选择p个样本点；

步骤4：基于每个样本点的各波段反射率值，构建SGQI指数方程；

步骤5：在每个类型的区域中选择M个数据点，计算该M个数据点的SGQI指数；

步骤6：基于步骤5所有数据点的SGQI指数，设置判断阈值 和 ， ；

步骤7：针对待识别区域的卫星光学遥感影像，计算该卫星光学遥感影像中每个像元的SGQI指数，基于判断阈值 和 ，确定像元对应的区域的类型；

SGQI指数方程的表达式为：

；

其中， 表示短波红外1波段的地表反射率， 表示短波红外2波段的地表反射率， 表示近红外波段的地表反射率， 表示绿波段的地表反射率，为用于避免分母为 0 的常数。

2.根据权利要求1所述的一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，步骤1中将草方格治沙区域分成三种类型，包括草方格铺设初期，草方格植被恢复以及未铺设草方格；步骤7中确定像元对应的区域的类型具体为：若某个像元的SGQI指数小于 ，则认定该像元对应的区域为未铺设草方格区域；若某个像元的SGQI 指数大于等于小于等于 ，则认定该像元对应的区域为草方格铺设初期区域，若某个像元的SGQI指数大于 ，则认定该像元对应的区域为草方格植被恢复区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，构建SGQI 指数方程的具体方法为：获取每个样本点的各波段反射率值，计算每个类型的区域中p个样本点的平均光谱特征；得到每个类型的区域在各波段上的平均反射率曲线，基于平均反射率曲线构建SGQI指数方程。

4.根据权利要求1所述的一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，步骤6具体为：计算所有数据点的光谱指数SGQI，选择最大值记作 ，选择最小值记作 ；

在范围 内，以 为步长，穷举各 与 值，得到H种 与 的组合；

针对第h种组合，基于该组合中的 和 的值，判断数据点对应的区域的类型，；计算分类精度指标：；

其中，k表示第k类区域的分类精度指标， 表示左右两边数值相等时，结果为1，两边数值不等时，结果为0； 为第k类区域中第m个数据点对应区域的实际类型， 为第k类区域中第m个数据点对应区域的预测的类型；

采用对 加权求和的方式计算第h种组合的分类得分；以分类得分最大值对应的组合作为最优的组合。

5.根据权利要求1所述的一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，步骤3中选择的所有样本区的地形差值应在预设范围，所有样本区的土壤类型应保持一致，所有样本区的气候条件应保持一致。

6.根据权利要求1所述的一种基于遥感光谱指数草方格的植被生长状态识别方法，其特征在于，获取的卫星光学遥感影像为夏季时的卫星光学遥感影像。