植被覆盖度(FVC)
遥感技术在环境研究中有着广泛的应用，从遥感卫星数据的获取到植被覆盖度空间分布图的生成，涉及多个步骤。首先，需要获取遥感数据，包括可见光、红外和其他波段的图像；接着对影像数据进行分析，包括数据预处理，以确保数据的准确性和一致性，进而对特定区域的植被进行提取分析，计算归一化植被指数（NDVI）栅格；然后，计算归一化植被指数（NDVI），作为评估植被健康和覆盖度的重要指标；第四步，利用NDVI建立其与植被覆盖度（FVC）之间的关系，从而估算植被覆盖度；最后，利用估算的植被
覆盖度数据制作植被覆盖度的空间分布图，借助GIS软件生成可视化图像，展示不同区域植被覆盖度的变化情况。
本次研究通过利用归一化植被指数（NDVI），采用像元二分模型来近似估算植被覆盖度，进一步分析植被的动态变化，揭示植被恢复和退化的趋势，为生态保护提供科学依据。归一化植被指数NDVI像元二分模型是一种应用广泛的简单混合像元分解模型，其NDVI计算公式如下：
其中，NIR为近红外波段反射率，R为红光波段反射率。
基于NDVI的像元二分模型假定像元由裸地和有植被覆盖地两部分组成，植被覆盖度即为绿色植被部分在像元面积中所占的比例。由于NDVI是通过遥感传感器接收到的地物光谱信息推算得来的，它能够反映地表覆盖的状况，因此像元 NDVI 值可以表达为由裸土部分贡献的光谱信息（NDVIsoil）和绿色植被部分贡献的光谱信息（NDVIveg）的加权组合。利用 NDVI 像元二分模型估算植被覆盖度（FVC）的公式如下：
其中，NDVI为像元的归一化植被指数值，NDVIsoil为裸土NDVI值，NDVIveg为完全植被覆盖地的NDVI值。
理论上，NDVIveg应为纯植被像元的NDVI值，通常接近1；而NDVIsoil为纯裸土像元的NDVI值，通常接近0。但在实际应用中，由于受到气候、温度、地形等多种因素的影响，NDVIsoil和NDVIveg会在空间上存在变化。因此，需要在给定的置信区间内选取合理的最大值和最小值。通常，植被指数像元值主要集中在5%到95%之间，研究中设定模型置信水平为95%，通过反复对比分析来确定NDVIsoil和NDVIveg的数值，从而计算植被覆盖度的分布情况。
通过ENVI软件的统计分析，可以得到累计像元值中5%处和95%处的值，分别作为裸土值和完全植被覆盖值。由于这些值不是绝对的极值，在使用像元二分模型计算得到的植被覆盖度中，若出现小于0或大于1的情况，这些理论上不存在的值需要进行调整，将小于0的值设定为0，将大于1的值设定为1。这样处理后，得到的植被覆盖度更加合理且符合实际情况。返回搜狐，查看更多
责任编辑：