使用Google Earth Engine在指定区域进行Landsat 4 NDVI的Mann-Kendall (M-K)分析

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本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行Landsat 4的NDVI数据处理,通过Mann-Kendall (M-K)分析检测指定区域的植被变化趋势。在GEE中,首先导入数据集,定义兴趣区域和时间范围,计算NDVI,然后执行M-K分析以揭示NDVI的时间序列趋势。

Google Earth Engine是一个功能强大的云平台,用于进行地球观测数据的分析和可视化。它提供了一系列的遥感数据集和分析工具,使得我们能够在全球范围内进行高效的地球观测研究。其中之一是Landsat系列卫星数据,这些数据提供了高空间和时间分辨率的遥感图像,用于监测地表的变化。

在本文中,我们将使用Google Earth Engine平台来执行Mann-Kendall (M-K)分析,以研究指定区域的NDVI变化。NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是一种常用的植被指数,用于评估植被的绿度和生长状况。M-K分析是一种非参数统计方法,用于检测时间序列数据中的趋势和突变。

首先,我们需要在Google Earth Engine代码编辑器中导入必要的库和数据集。以下是执行此操作的代码:

// 导入必要的库
var ee = require('users/earthengine/ee');

【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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