像元二分法是一種遙感圖像處理技術，主要用於估算植被覆蓋度，其核心假設是每個像元由有植被覆蓋的部分和無植被覆蓋（即裸土）部分組成。這種方法基於線性加權合成原理，認為遙感感測器觀測到的光譜信息是由這兩個部分的光譜信息加權得到，權重分別為植被覆蓋度\( f_c \)和\( 1-f_c \)。
具體來說，像元二分模型可以表示為：
\( S = f_c \times S_v + (1-f_c) \times S_s \)
其中：
\( S \) 是遙感感測器觀測到的信息；
\( S_v \) 是全植被覆蓋的純淨像元信息；
\( S_s \) 是無植被覆蓋（即裸土）的純淨像元信息；
\( f_c \) 是植被覆蓋度，即植被部分在像元中所占的比例。
通過解這個方程，可以得到植被覆蓋度的計算公式：
\( f_c = \frac{S - S_s}{S_v - S_s} \)
這種方法的主要優點是它最大限度地降低了大氣、土壤背景和植被類型等因素對遙感信息的影響，從而更加準確地估算植被覆蓋度。在實際套用中，通常需要先確定\( S_v \)（全植被覆蓋時的遙感信息）和\( S_s \)（無植被覆蓋時的遙感信息），然後利用上述公式計算\( f_c \)。
此外，像元二分法也與二分查找算法不同，後者是一種在有序數據集中快速查找特定元素的算法。儘管它們的名稱相似，但它們屬於不同的概念和套用領域。