值的累积概率分布。分别取累积概率为5%和95%的NDVI值作为NDVImin和NDVImax，如图6所示。这里可得到：
NDVImin=0.047575 NDVImax=0.347702
根据公式(4),可以将整个研究去分为三个部分：当NDVI小于0.047575时，VFC取值为0；NDVI大于0.347702时，VFC取值为1；介于两者之间的像元则使用公式(4)进行计算。由此可在软件计算工具中如入计算公式:
（b1 lt 0.047575）*0+(b1 gt 0.347702)*1+(b1 ge 0.047575 and b1 le 0.347702)*((b1-0.047575)/( 0.047575-0.347702))
b1即选择的NDVI图像。
由此得到一个像元值表示这个像元内的平均植被覆盖度的单波段植被
图7 植被覆盖度遥感估算结果
覆盖度图像文件。利用软件中的设色工具依次添加10个区间，分别为每个区间设置一定的颜色，得到蓬莱市植被覆盖度彩色图，如图7所示。 4.结论与讨论
植被覆盖度彩色图像不仅直观、醒目，而且其现实性、对比性较强，反映各种信息客观宏观性较好。相对于灰度值影响来说，彩色图像更便于于判读者对遥感影像的解译。且在NDVI的基础上结合遥感估算模型，不仅降低了土壤背景变化对NDVI精度的影响，使估算更加精确，而且可操作性强，
在植被遥感中，NDVI的应用最为广泛。它是植被生长状态及植被盖度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。[5]与相适应的估算模型相结合，不仅针对性更强，而且有利于提高估算精度，为以后相关工作提供科学依据。
参考文献
[1] 赵英时等.遥感应用分析原理与方法[M].北京:科学出版社,2003:184
[2] 百度百科.蓬莱市[EB/OL].:http://baike.http://www.wodefanwen.com//link?url=XxyZ8ZdiO gqDmtEPERJU9l-gWL-z7pw0-T19pez53kFbkRvQpevUhTtJlbNZY6m_GUCrAW8URLgdfMszELVcj_O8lr4PmBBgikR2HguvKxm.2013.02.30
[3] 李苗苗. 植被覆盖度的遥感估算方法研究[D].北京:中国科学院遥感应用研究所,2003
[4] 邓书斌等.ENVI遥感图像处理方法[M].北京:科学出版社,2010:118 [5] 王桥等.环境遥感[M].北京:科学出版社,2004:372