一种基于植被与土壤光谱差异来直接指示植被覆盖比例的新指数

《Remote Sensing of Environment》：A novel index for directly indicating fractional vegetation cover based on spectral differences between vegetation and soil

植被覆盖度指数（VCI）基于可见光至近红外波段植被与土壤的独特光谱特征，通过线性光谱混合模型直接量化FVC，较传统方法（如DPM）降低RMSE 0.21%-46.8%，兼容Sentinel-2、Landsat-8等多源遥感数据，适用于大范围动态监测。

　　绿色植被覆盖度（FVC）是表征植被覆盖空间格局的重要参数。遥感技术为区域和全球尺度的FVC估算提供了最有效的方法。然而，目前基于遥感的FVC估算方法在实现高精度、广泛适用性和简便性方面存在局限，从而限制了其在实际应用中的推广。为此，我们提出了一种新的植被覆盖指数（VCI），该指数能够直接指示FVC。VCI利用蓝、绿、红和近红外波段的光谱反射率，将绿色植被信号量化为1，土壤信号量化为0，然后通过线性光谱混合模型建立与FVC的定量关系。

在模拟数据中，我们首先使用辐射传输模型LESS生成的数据集，在不同因素（包括植被结构、叶面积指数、土壤背景和太阳天顶角）下测试了VCI在FVC估算中的表现。随后，我们在中国15个实地测试站点进行了验证，使用无人机获取的参考FVC和Sentinel-2地表反射率数据。这些站点涵盖了10种植被和土地覆盖类型、4种物候阶段以及10种土壤类型。此外，VCI还与中国另外40个比较站点进行了对比，使用Landsat-8/9、Sentinel-3和MODOCGA数据，在30米、300米和1000米的空间分辨率下评估其性能。

模拟结果表明，VCI在FVC估算中的表现与半像素模型（DPM）相当，甚至在某些情况下更优，其均方根误差（RMSE）减少了0.21%至14.42%。在15个测试站点的验证中，当像素主要由绿色植被和土壤组成时，VCI和DPM的平均精度相近（VCI: RMSE=0.13；DPM: RMSE=0.12）。然而，在物候阶段从高峰期到休眠期，由于存在非光合植被，VCI（RMSE=0.11）明显优于DPM（RMSE=0.21），均方根误差减少了46.8%。在40个比较站点的对比中，VCI的均方根误差与MultiVI FVC产品相当，同时优于GEOV3 FVC和GLASS FVC产品，分别减少了20.00%和30.77%。VCI通过基本的光谱波段计算，为FVC估算提供了一种简单且高效的方法。

此外，VCI在广泛使用的遥感传感器中表现出良好的适用性，包括Sentinel-2多光谱仪器、Sentinel-3海洋与陆地颜色仪器、Landsat-8操作陆地成像仪和中分辨率成像光谱辐射计。这表明VCI在不同空间和时间尺度的FVC监测中具有广阔的应用前景。VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性，为全球植被覆盖监测提供了新的工具。

绿色植被和土壤在可见光到近红外波段（400 nm至1000 nm）中展现出独特的光谱特征。这些特征为从像素信号中分离植被和土壤的定量贡献提供了潜在的方法。例如，利用叶片和土壤在红边区域的独特光谱形状，开发了从冠顶反射率中分离植被和土壤贡献的方法。通过假设土壤在400 nm至1000 nm范围内的光谱反射率与波长呈近线性关系，而绿色植被在蓝（438 nm）和红（675 nm）波段的反射率相近，研究者能够量化土壤直接反射对冠顶反射率的贡献。此外，研究者还开发了归一化差异绿度指数（NDGI），用于监测植被物候变化。NDGI将像素中的土壤信号量化为接近0，而植被信号量化为大于0的值。值得注意的是，如果能够将植被和土壤信号分别量化为1和0，那么就可以通过线性光谱混合模型直接推导出像素的FVC。

基于绿色植被和土壤在可见光到近红外波段的独特光谱形状，我们提出了VCI这一新的指数，用于直接估算遥感像素的FVC。VVI利用蓝、绿、红和近红外波段的光谱反射率，将绿色植被信号量化为1，土壤信号量化为0，然后通过线性光谱混合模型建立与FVC的定量关系。为了评估VCI在FVC估算中的表现，我们首先在受控条件下进行了模拟实验。随后，我们在中国15个实地测试站点进行了应用，这些站点涵盖了广泛植被和土地覆盖类型、物候阶段以及土壤背景反射率条件。在每个站点，无人机获取的FVC作为参考，用于评估VCI与DPM在FVC估算中的表现。此外，VCI还与现有的FVC遥感产品在中国另外40个比较站点进行了对比。

VCI在FVC估算中的优势在于其能够同时实现高精度、广泛适用性和简便性。这使得VCI成为一种理想的FVC估算工具，尤其适用于大规模的植被覆盖监测。通过基本的光谱波段计算，VCI大大降低了FVC估算的技术复杂性。此外，VCI在不同传感器之间表现出良好的兼容性，表明其在多种空间和时间尺度的FVC监测中具有广泛的应用潜力。VCI的提出不仅为FVC估算提供了新的方法，还为遥感技术在植被覆盖监测中的应用开辟了新的途径。

在模拟数据中，我们首先利用辐射传输模型LESS生成的数据集，在不同因素（包括植被结构、叶面积指数、土壤背景和太阳天顶角）下测试了VCI的性能。随后，我们在中国15个实地测试站点进行了验证，使用无人机获取的参考FVC和Sentinel-2地表反射率数据。这些站点涵盖了10种植被和土地覆盖类型、4种物候阶段以及10种土壤类型。在这些站点中，VCI的表现得到了充分验证，特别是在物候阶段从生长初期到高峰期，以及从高峰期到休眠期的变化过程中。在生长初期到高峰期，当像素主要由绿色植被和土壤组成时，VCI和DPM的平均精度相近。然而，在高峰期到休眠期，由于存在非光合植被，VCI明显优于DPM，其均方根误差显著降低。这表明VCI在不同物候阶段的FVC估算中具有更好的适应性和准确性。

此外，VCI还与中国另外40个比较站点的现有FVC遥感产品进行了对比。这些站点使用了Landsat-8/9、Sentinel-3和MODOCGA数据，在30米、300米和1000米的空间分辨率下评估其性能。结果显示，VCI的均方根误差与MultiVI FVC产品相当，同时优于GEOV3和GLASS FVC产品。这种优势不仅体现在精度上，还体现在其对不同传感器和不同空间分辨率的适应性上。VCI的提出为FVC估算提供了一种更加灵活和高效的方法，特别是在大规模遥感数据处理中，其计算过程更加简便，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗。

为了进一步验证VCI的性能，我们利用了ECOSTRESS光谱库数据，下载了54棵树木、24种灌木、4种草地和35种土壤的实地测量光谱反射率数据。这些数据帮助我们更深入地了解绿色植被和土壤的光谱特征，并验证了VCI在量化植被和土壤信号方面的准确性。通过将原始光谱数据插值到1 nm的间隔，并重新采样到蓝、绿、红和近红外波段，我们能够更精确地模拟VCI在实际场景中的表现。这些数据的使用不仅增强了VCI的理论基础，还为其在实际应用中的推广提供了支持。

在评估过程中，我们发现VCI在均方根误差和偏差方面均优于DPM。在均匀场景中，VCI的均方根误差（0.1842）与DPM（0.1846）相当，但偏差（0.1488）明显更低，表明VCI在估算过程中更加稳定。而在非均匀场景中，VCI的均方根误差（0.1759）和偏差（0.1274）相较于DPM（0.2056，0.1947）有更大的改善，均方根误差和偏差分别减少了14.42%和34.59%。这些结果表明，VCI在处理复杂地表覆盖情况时具有更强的适应性和准确性，能够更有效地捕捉植被和土壤之间的光谱混合关系。

VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而无需依赖复杂的建模过程。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低FVC估算的技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。这种简单性和高效性使得VCI成为一种理想的FVC估算工具，尤其适用于大规模遥感数据处理和长期监测任务。

在应用过程中，我们发现VCI在不同植被类型和土地覆盖类型中的表现均较为稳定。无论是森林、灌木、草地还是其他类型的植被，VCI都能够提供较为准确的FVC估算。同时，VCI在不同物候阶段的表现也较为理想，特别是在植被生长高峰期和休眠期，其估算精度显著优于DPM。这种表现的稳定性表明，VCI能够适应不同环境条件下的植被覆盖监测需求，为遥感技术在植被覆盖研究中的应用提供了新的方向。

VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

在实际应用中，VCI不仅能够提供高精度的FVC估算，还能够有效降低技术复杂性。通过基本的光谱波段计算，VCI能够快速完成FVC的估算，而不依赖复杂的建模过程。这种简便性使得VCI成为一种理想的FVC估算工具，特别是在需要快速获取植被覆盖信息的场景中。此外，VCI的计算过程相对稳定，能够有效减少估算误差，提高其在不同环境条件下的适用性。

VCI的提出为FVC估算提供了一种新的方法，特别是在遥感数据处理中。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

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VCI的提出为FVC估算提供了一种新的方法，特别是在遥感数据处理中。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

VCI的提出为FVC估算提供了一种新的方法，特别是在遥感数据处理中。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

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VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

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VCI的广泛适用性还体现在其对多种遥感传感器的支持上。无论是高分辨率的Sentinel-2多光谱仪器，还是中等分辨率的Landsat-8操作陆地成像仪，VCI都能够提供一致的FVC估算结果。这种兼容性使得VCI能够在不同遥感数据中灵活应用，从而提高其在植被覆盖监测中的实用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效减少数据处理的时间和资源消耗，使其更适用于大规模遥感数据处理任务。

VCI的提出为FVC估算提供了一种新的方法，特别是在遥感数据处理中。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

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VCI的提出不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。通过将植被和土壤信号分别量化为1和0，VCI能够更直接地反映FVC的实际情况，而不依赖复杂的建模过程。这种直接的量化方法不仅提高了FVC估算的精度，还增强了其在不同环境条件下的适用性。此外，VCI的计算过程相对简单，能够有效降低技术门槛，使其更易于在不同研究区域和不同遥感数据中应用。

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