1、项目目标：检测某城市两个时段土地利用的变化。数据收集：遥感土地利用分类基本可以划分为居民地，耕地、林地、水域、工业用地、道路等若干类别。所以选用30米及更高分辨率的遥感影像。同一年中，植被因季节不同变化较大，要尽量选用时段在4-10月植被生长期的遥感影像。
2、遥感解译是指利用遥感数据对地表物体进行识别、分类、定量化、分析和管理的过程，通常包括以下内容： 遥感数据处理：遥感数据处理是解译的前提，包括遥感图像的预处理（如大气校正、辐射校正、几何校正等）和后处理（如图像增强、滤波、融合、压缩等）。
3、年，我们利用SPOT 和TM 图像按季进行四次土地利用卫星遥感动态监测工作，为天津市耕地保护、土地规划、土地利用变更调查和土地执法监察提供了大量的动态变化信息，在此基础上，又在市域湿地保护、市域主要公路两侧建筑物变化、中心城区扩展和变化等方面进行了探索性应用，取得了显著成效。
4、遥感反演指的是利用遥感数据和相关模型方法，通过分析、处理和解释遥感数据，推断并重建地物和环境特征参数的过程。遥感反演的目标是从遥感图像或遥感数据中获得目标区域地物或环境属性的定量或半定量信息，如地表温度、植被覆盖度、土壤湿度、水体浓度等。
5、遥感信息处理分析交互解译流程是为广大的遥感地质人员和区域地质人员，在遥感地质填图过程中提供一种方便、快捷的软件应用系统。该系统可以实现从用户进入系统到遥感影像预处理或矢量数据处理—图像增强处理与分析—地质图制作直至地图输出等一体化功能。其工作流程如图3-6。
植被覆盖度的遥感估算及其等级划分是生态研究的重要方面，它通过遥感技术捕捉地表植被的垂直投影面积与总面积的比例，从而反映生态系统的健康和生物多样性。在生态学研究中，遥感技术用于监测生长季节的植被变化，进而计算植被覆盖度（FVC）。
植被覆盖度的遥感估算与等级划分 植被覆盖度是反映地球表面生态环境状况的重要指标，它指的是地表植被垂直投影面积占总面积的比例。遥感技术通过监测生长季的绿度变化，可以准确计算出植被覆盖度（FVC），为生态研究和生物多样性保护提供了有力支持。
像元二分模型计算植被覆盖度的基本公式为（具体公式略）。通过计算，将结果分为低、较低、中等、较高、高五个级别。这些分级标准如下表所示。本案例以青海省为研究对象，于2020年采用像元二分模型法反演FVC，探索青海省植被覆盖空间格局，并统计各等级面积。
植被指数法和像元分解模型法。像元二分模型因其计算模型简单可靠、数据参数通用易得、反演精度较高而被广泛采用。通过像元二分模型，我们能够计算并划分植被覆盖度等级，具体分为低、较低、中等、较高、高五个级别。
植被覆盖度的准确反演是遥感数据分析的关键环节。本处理专题介绍如何利用像元二分模型进行植被覆盖度的提取。首先，通过像元二分法模型计算植被覆盖度，该模型通过公式 VFC = （S - Ssoil）/（ Sveg - Ssoil） 来实现，其中 S 代表遥感影像中的信息强度。
植被覆盖度反演是遥感技术在生态环境监测领域的核心应用之一。 像元二分模型是实现植被覆盖度反演的关键技术，其基本公式为 VFC = （S - Ssoil） / （ Sveg - Ssoil），其中S代表遥感影像中的像元值，Ssoil表示土壤背景辐射，Sveg是指完全植被覆盖下的像元值。
植被覆盖度反演是遥感数据分析的重要步骤。首先，采用像元二分法模型计算植被覆盖度，公式为VFC = （S - Ssoil）/（ Sveg - Ssoil），其中S为遥感信息。该模型经过改进，用于更准确地估计植被覆盖情况。处理流程包括图像预处理，如数据读取与定标。
植被覆盖度反演是遥感领域的重要应用，其中像元二分模型是关键步骤。该模型通过公式 VFC = （S - Ssoil） / （ Sveg - Ssoil），利用遥感数据S（如多光谱图像）和土壤背景辐射Ssoil，推算植被覆盖度（VFC）。改进的模型在2004年有所优化。处理流程包括图像预处理，如数据读取与定标。
象元二分法将一个象元简单划分为两种地物（例如植被和裸地），通过端元的光谱测定，利用象元二分模型计算其丰度。 然而，实际情况中一个象元可能包含多种地物，这就增加了模型的复杂性。
通过像元二分模型反演植被覆盖度，首先计算NDVI图像，然后将其与水体掩码图像进行逻辑与运算，最后通过直方图计算NDVI值的5%和95%分位数作为NDVI0和NDVIv。基于这些值，可以计算植被覆盖度。最后，通过调用自定义函数`calFVC`，输入最佳NDVI图像、区域和比例尺，计算植被覆盖度（FVC）。
