Google Earth Engine个人笔记：2 计算植被覆盖度

植被覆盖度（fractional vegetation cover，FVC）量化了植被的茂密程度，反映了植被的生长态势，是描述生态系统的重要基础数据，被广泛运用于水文、生态、气候、大气污染等研究领域。遥感由于其大范围的数据获取和连续观测能力已成为估算植被覆盖度的主要技术手段。基于遥感的植被覆盖度估算方法主要有以下几种：①回归（统计）模型法；②混合像元分解法；③机器学习法；

目前比较常用的是混合像元分解法，混合像元分解模型主要有线性模型、概率模型、几何光学模型、随机几何模型和模糊分析模型等，其中线性分解模型应用最为广泛。线性像元分解法中最常用的是像元二分模型，是指假定像元由植被和非植被两部分构成，光谱信息为这两个组分的线性组合。计算获得的植被覆盖所占像元比例即为该像元的植被覆盖度，计算方法如下： $FVC=(NDVI-NDVI_{soil})/(NDVI_{veg}-NDVI_{soil})$

其中： $FVC$ 为像元植被覆盖度； $NDVI$ 为混合像元的 NDVI 值； $NDVI_{soil}$ 为纯裸土覆盖像元的 NDVI 值； $NDVI_{veg}$ 为纯植被覆盖像元的 NDVI 值。

// 像元二分模型计算计算FVC
function calFVC(BestVI,region,scale){var num = BestVI.reduceRegion({reducer:ee.Reducer.percentile([5,95]),geometry:region,scale:scale,maxPixels:1e13});var min = ee.Number(num.get("NDVI_p5"));var max = ee.Number(num.get("NDVI_p95"));var greaterPart = BestVI.gt(max);var lessPart = BestVI.lt(min);var middlePart =ee.Image(1).subtract(greaterPart).subtract(lessPart);var tempf1=BestVI.subtract(min).divide(max.subtract(min));var FVC=ee.Image(1).multiply(greaterPart).add(ee.Image(0).multiply(lessPart)).add(tempf1.multiply(middlePart));return FVC.rename('FVC');
}

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