植被覆盖度是评估区域生态环境质量、水源涵养功能及土地利用变化的重要指标。本研究基于欧空局哨兵二号（Sentinel-2）遥感影像获取研究区 2019–2024 年的植被覆盖度数据。数据通过 NDVI（归一化植被指数）反演获得，并结合数字高程模型（DEM）、土地利用数据及气象资料进行综合分析。遥感影像空间分辨率可达 10 m，经过大气校正、几何校正和时序拼接处理，保证了数据的精度与连续性。该数据集能够全面反映 2019–2024 年研究区植被覆盖动态变化特征，为区域生态修复、水源涵养评估及可持续发展研究提供可靠支撑。
植被覆盖度数据通常通过遥感技术、无人机监测、方式获得。遥感卫星影像（如MODIS、Landsat等）常用于获取大范围的植被覆盖信息。数据的获取时间和频率可能不同，通常会选择在特定的季节（如生长季节）或者一年四季进行监测，以便对比分析植被变化。
本研究所用植被覆盖度数据基于欧空局哨兵二号（Sentinel-2）遥感影像获取，研究时间为 2020–2024 年。Sentinel-2 卫星搭载多光谱仪（MSI），覆盖 13 个光谱波段，其中红光与近红外波段空间分辨率为 10 m，能够满足植被指数反演的精度需求。遥感数据经过大气校正、几何校正及拼接处理，结合数字高程模型（DEM）、土地利用数据及气象资料作为辅助数据源。最终生成的植被覆盖度数据集具有空间分辨率高、时序连续性强的特点，为研究区植被动态变化与水源涵养功能评估提供可靠数据支撑。
本研究利用欧空局哨兵二号（Sentinel-2）遥感影像反演植被覆盖度。首先，对原始影像进行大气校正、几何校正，并进行云掩膜处理，以保证数据的准确性。接着，基于红光与近红外波段计算归一化植被指数（NDVI），并利用 NDVI 反演植被覆盖度。为了提高数据精度和处理效率，使用 ArcGIS 软件进行影像拼接、投影转换与空间分析最终得到研究区的植被覆盖度时序数据。该方法有效揭示了 2020–2024 年期间植被覆盖度的动态变化特征，为区域水源涵养与生态修复研究提供了精确的数据支持。
本研究所用植被覆盖度数据基于欧空局哨兵二号（Sentinel-2）遥感影像获取，研究时间为 2020–2024 年。影像数据经过大气校正、几何校正和云掩膜处理，确保了数据的准确性与稳定性。植被覆盖度的计算基于 NDVI 反演，并使用 ArcGIS 进行数据拼接与空间分析，以提高数据的精度和完整性。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2022YFF1302600 | 高寒矿区冻土—水文耦合作用与生态调控术及集成示范 | 国家重点研发计划 |
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