这是一个定量遥感方法处理植被覆盖度的ENVI处理教程

目的利用重建后的NDVI时间序列数据研究秦岭地区植被覆盖变化。方法利用非对称高斯拟合算法（AG）对秦岭地区2000--2009年MODISNDVI时间序列数据重建，计算生长季NDVI均值、变异系数及变化趋势，分析秦岭地区2000--2009年植被的时序稳定性和变化趋势。结果①分布于秦岭山区腹地的森林和山间沟谷的灌木植被的时序稳定性较高，而分布在研究区西北部、秦岭北坡、居民聚集地周边农林混合植被，受人类活动的影响，年际波动较大；②研究区西部、东部、秦岭山区腹地。农田覆盖区域改善趋势明显。山区的森林植被和山间

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水

计算值被盖度，可以直接替换数据使用。

全球植被覆盖率TIF栅格数据-精度1Km（含数据源信息）；数据有数据源网址信息，可以公开发文章使用。

数据范围：涵盖中东国家包括沙特阿拉伯、伊朗、伊拉克、科威特、阿联酋、阿曼、卡塔尔、巴林、土耳其、以色列、黎巴嫩、约旦、也门； 时间：2000-2019年逐年； 数据分辨率：2000m； 数据来源：基于2000-2019年16天MODIS卫星NDVI数据提取，经过年平均值计算，裁剪等操作，获取20年，每年9幅图像； 价格：先试卖9.9，需求人多再涨价，这个20年NDVI大范围处理，找人做3、4百都没人做。 分享方式：百度云盘链接；

介绍如何由NDVI计算得到植被覆盖率及相关的一些知识介绍

基于Landsat-7 ETM+影像的上海市植被覆盖研究，彭永明，孟飞，植被覆盖度是植被群落覆盖地表状况的一个综合量化指标。研究植被覆盖度的估算及其变化，对生态系统环境变化起重要作用。本文介绍

植被覆盖度是土地生态的重要指示因子，黄河流域横跨中国地形三大阶梯，是国家重要的生态屏障，同时也是重要的经济地带和“能源流域”。为揭示长时序黄河流域及其煤炭富集地区土地生态变化状况，基于Google Earth Engine(GEE)平台，对1987—2020年黄河流域共40 525景Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像进行批量去云、融合和NDVI云计算等处理，获取34 a的植被覆盖度数据。综合利用最大值合成法、像元二分模型、一元线性回归趋势性分析和F检验等方法对黄河流域及流域内煤炭国家规划矿区植被覆盖度的时空变化特征进行定量分析;在此基础上逐一识别地形因子和气候因子对黄河流域及其规划矿区植被覆盖度的影响。结果表明:① 34 a间黄河流域的平均植被覆盖度由1987年的0.457 4上升至2020年的0.581 7，同期流域内煤炭国家规划矿区则由0.355 6增至0.536 1，2者呈现一致的波动上升的趋势;② 时序趋势变化类型构成中，黄河流域植被覆盖度改善的面积(33.19%)远大于植被覆盖度退化的面积(3.55%)。规划矿区内植被覆盖度改善面积占比高于黄河流域，但其植被覆

TM数据反演植被覆盖度，用于遥感检测植被