在遥感数据分析中，NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化差异植被指数）是评估植被覆盖的重要指标之一。然而，在某些情况下，我们可能会遇到平均NDVI值为负的情况，这通常发生在植被稀疏或土壤背景较强的区域。此时，传统的基于NDVI计算植被覆盖度（FVC, Fractional Vegetation Cover）的方法可能不再适用。
首先，我们需要明确为什么会出现负值。负值可能是由于土壤反射率较高、光照条件不佳或植被覆盖较少造成的。如果平均NDVI为负，直接套用公式可能导致错误结果。这时，可以尝试以下方法：一是调整NDVI阈值范围，确保计算仅针对正值；二是结合其他遥感数据（如LAI），进行多源数据融合；三是采用机器学习模型，通过训练样本优化计算流程。
总之，面对负值问题，灵活调整算法并结合实际场景分析至关重要。卫星视角下的绿色世界，等待我们用智慧解锁更多可能性！🌱✨