1）将研究区域的绿色空间进行解译，识别出植被覆盖率较高的区域。
2）通过MaxEnt模型基于关键物种分布数据对关键物种适生区进行识别，同时分析影响物种分布的环境因子。
3）使用InVEST模型对生境质量进行评估。4）将绿色空间、关键物种适生区、生境质量分布进行叠加，分析出昆明市中心城区生物多样性分布格局与分布规律。研究框架如图2所示。
2.1绿色空间解译
研究基于哨兵2号卫星遥感影像对中心城区绿色空间进行解译[31]。首先，将L1C级别的卫星遥感影像进行大气校正，得到L2A级别的遥感影像。通过红外波段与近红外波段计算出NDVI（归一化植被指数），选取95\%置信区间，计算FCV（植被覆盖率），根据城市绿色空间相关定义[32]结合研究区实际情况，将植被覆盖率大于0.6的区域提取为绿色空间，计算公式如下：
FCV = \frac{NDVI - NDVI_{min{NDVI_{max - NDVI_{min
式中，NDVI为归一化植被指数；NIR为近红外波段像素值；RED为红波段像素值；NDVI_{min为归一化植被指数最小值；NDVI_{max为归一化植被指数最大值。
2.2关键物种适生区分布预测
采用MaxEnt3.4.4对昆明市中心城区关键物种潜在分布热点进行预测，最大熵模型是一种从不完全信息进行预测或推断的通用方法，通过利用物种已有分布数据和相关环境变量来进行预测[33]。将关键物种分布数据（.csv文件）和环境数据（表1，19个生物气候数据、坡度、坡向、海拔、距河流、水体距离及NDVI数据转换为.asc文件），导入软件。随机选择25\%的数据作为测试数据，验证方法为Bootstrap。重复次数为10次，迭代次数为1000次[34]。
利用刀切法（Jackknife）来检测环境因子的重要性[20]。并使用受试工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型预测的准确度，0.75