GEE：获取净初级生产量数据的编程指南

最新推荐文章于 2024-12-24 00:30:00 发布
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本文介绍了如何使用谷歌地球引擎（GEE）的编程接口获取和处理净初级生产量（GPP）数据。从注册GEE账号到导入库、连接服务器、定义感兴趣区域、获取数据、数据可视化及下载数据，详细阐述了每个步骤，帮助读者掌握通过GEE进行生态数据分析的基础操作。

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GEE：获取净初级生产量数据的编程指南

地球上的净初级生产量（Gross Primary Productivity，简称GPP）是指植物通过光合作用将能量转化为有机物质的速率。对于研究生态系统的功能和生态过程具有重要意义。谷歌地球引擎（Google Earth Engine，简称GEE）是一个强大的云平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具。本文将介绍如何使用GEE的编程接口下载和处理净初级生产量数据。

  1. 准备工作
    在开始之前，你需要拥有一个Google账号，并在GEE平台上注册。注册成功后，你可以登录到GEE的开发者界面。

  2. 导入GEE库
    首先，在你的代码中导入GEE库，以便可以使用平台提供的功能和工具。

import ee
  1. 连接GEE
    在开始使用GEE之前，需要连接到GEE的服务器。使用以下代码进行连接：
ee.Initialize()
  1. 定义感兴趣区域
    选择你感兴趣的区域，并定义一个几何对象来表示
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净初级生产力NPP数据
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NPP及植被覆盖度计算静态参数设置
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参考数据。 植被净初级生产力（NPP）软件模块 V1.0 是基于改进的 CASA 模型（详见后面的参考文献）在 IDL 软件平台下开发而成。目前，该模型可以在 ENVI4.4及以上版本运行，全中文界面，方便快捷的菜单操作，支持大型遥感数据。植被净初级生产力 (Net Primary Productivity, NPP) 是指绿色植物在单位面积、单位时间内所累积的有机物数量，表现为光合作用固定的有机碳中扣除植物本身呼吸消耗的部分，这一部分用于植被的生长和生殖，也称净第一性生产力。 NPP 作为地表碳循环的重要组成部分，不仅直接反映了植被群落在自然环境条件下的生产能力，表征陆地生态系统的质量状况，而且是判定生态系统碳源/汇和调节生态过程的主要因子，在全球变化及碳平衡中扮演着重要的作用。植被 NPP现在已广泛应用于土地利用评价、区域生态规划、植被长势监测、农作物估产、水土侵蚀评估、生态效益评估等方面。
Google Earth Engine（GEE）——NPP（每 8 天的 NPP）的计算一文全解析内含NPP和GPP计算公式（四川省为例）
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地表温度数据、LST温度数据、地表反照率、NDVI数据、NPP数据、植被覆盖度、土地利用数据
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地表温度(LST)是指地面的温度，太阳的热能被辐射到达地面后，一部分被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度(LST)是指地面的温度，太阳的热能被辐射到达地面后，一部分被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。其中 TS为地表温度，A31、A32、B31、B32、C31、C32、D31、D32是参数，是由大气透过率和地表返照率等因子确定的。可提供年值、月值、旬值等多种时间尺度。1986-2021年至今。
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### 使用 Google Earth Engine 下载 GEDI L2A 树冠顶部高度数据集 为了获取并处理 GEDI L2A 树冠顶部高度数据集，可以利用 Google Earth Engine (GEE) 平台的强大功能来实现自动化下载。下面提供了一个 Python 脚本示例，展示了如何通过编程方式访问这些数据。 #### 安装依赖库 首先需要安装 `earthengine-api` 库以便于与 GEE 进行交互： ```bash pip install earthengine-api ``` #### 初始化地球引擎环境 确保已经完成账户认证，并初始化 API 访问权限： ```python import ee ee.Initialize() ``` #### 加载指定的数据集合 选择特定的时间范围和地区边界条件加载所需数据层： ```python dataset = ee.ImageCollection('LARSE/GEDI/GEDI02_A_002_MONTHLY') \ .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') ``` 此代码片段选择了 2021 年全年内的所有可用图像[^1]。 #### 设置研究区域 定义感兴趣区（AOI），这里假设使用一个简单的多边形表示法： ```python aoi = ee.Geometry.Polygon( [[[79.8, 26.5], [79.8, 26.4], [79.9, 26.4], [79.9, 26.5]]]) ``` 可以根据实际需求调整坐标值以匹配具体的研究地点。 #### 提取目标变量 从所选的 Image Collection 中提取所需的树冠顶部高度属性： ```python canopy_height = dataset.select('rh98').mean().clip(aoi) ``` 此处选取了 rh98 字段作为代表性的树冠高度测量值。 #### 导出结果至本地文件系统 最后一步是将处理后的栅格数据导出到用户的计算机上保存为 GeoTIFF 文件格式： ```python task = ee.batch.Export.image.toDrive({ 'image': canopy_height, 'description': 'CanopyHeightExport', 'folder': 'GEDI_Data', 'scale': 25, 'region': aoi.bounds().getInfo()['coordinates'] }) task.start() print("Download task has been started.") ``` 上述脚本会启动一项后台作业，在完成后自动上传生成的结果到用户预先设定好的谷歌云端硬盘目录下。
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