给出上文三个函数定义的具体代码

当然，下面是根据之前提供的上下文对`get_data`, `_mean`, 和 `_cv`函数的一些基本代码实现。请注意，这只是一个简单的示例，实际的代码取决于数据是如何组织和加载的，以及具体的计算逻辑。在真实应用中，您需要根据实际的数据结构和需求来调整这些函数。

# 假设数据存储在一个CSV文件中，每个植被类型的文件有不同的字段名
def get_data(veg):
    """
    从指定的CSV文件中获取特定植被类型的覆盖率数据并处理成所需格式
    """
    file_path = f"{file_path}\\{veg}.csv"
    data = pd.read_csv(file_path)
    coverage = data['coverage_column']  # 假设覆盖率数据在'data_column'列
    # 可能还需要其他数据如longitude, latitude等，这里仅展示覆盖率部分
    return coverage, None, None, None, None  # 返回覆盖数据和其他可能需要的辅助数据

def _mean(data):
    """
    计算输入数据的平均值
    """
    return data.mean()

def _cv(data):
    """
    计算输入数据的空间变异系数（Coefficient of Variation，CV），通常表示为数据的标准差除以均值
    """
    mean_value = _mean(data)
    std_dev = data.std()
    cv_value = std_dev / mean_value if mean_value != 0 else 0  # 防止除数为零异常
    return cv_value

这里的`get_data`函数假定覆盖率数据位于CSV文件中，并且使用Pandas库来读取数据。而`_mean`和`_cv`函数分别计算平均值和变异系数，后者进行了除法操作时考虑了除数为零的情况。在实际使用中，这些函数可能需要根据数据的具体结构和需求进行修改。