优化NDVI阈值划分的方法与Google Earth Engine（GEE）中的where函数

最新推荐文章于 2025-05-19 08:00:00 发布
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本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE) 中利用where函数优化NDVI阈值划分，通过示例代码展示了如何获取NDVI数据、设置阈值并进行可视化，以便更好地分析植被生长状况。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种常用的遥感指数，用于评估植被的生长状况和覆盖程度。在Google Earth Engine（GEE）平台上，使用where函数可以有效地划分NDVI阈值，使其更符合研究需求。本文将介绍如何利用where函数来合理划分NDVI阈值，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要获取NDVI数据。在GEE中，我们可以使用遥感影像数据来计算NDVI。以下是获取Landsat 8影像数据并计算NDVI的示例代码：

// 选择影像数据
var image = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
  .filterDate(
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Google Earth Engine ——利用where来合理划分NDVI阈值
此星光明博客
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重要的是，如果命令不是在 Google 的服务器上计算的，JavaScript 会在运行您的代码时产生严重的问题——实际上，服务器会尝试将所有要执行的信息发送到您自己计算机的浏览器上，而对于如此庞大的浏览器来说，它的设备非常不足任务。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。gt 方法来自布尔运算符系列——也就是说，gt 是一个函数，它在每个像素中执行测试，如果测试结果为 true，则返回值 1，否则返回 0。where（测试，值）
【数据优化】基于GEE平台筛选与合成高质量植被指数（以若尔盖NDVI去除拼接缝为例）
amyniez的博客，欢迎交流讨论
09-20 725
在合成植被指数（如NDVI、EVI）的过程中，我们经常遇到影像中异常值的问题，例如影像拼接缝。尽管可以采用多种滤波和平滑算法来处理这些异常值，但这些方法往往只能缓解问题，而不能从根本上消除异常区域的异常值。 数据质量是决定数据合成效果的关键因素。如果数据质量不佳，即使使用再高级的优化算法，也无法彻底解决问题。此外，在进行数据合成时，通常会使用数月的数据，但这些数据的质量往往参差不齐，这会影响合成效果。因此，通过筛选出质量较高的数据进行合成，可以有效减少合成数据的异常。
GEE学习之简单阈值分割
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03-13 2341
GEE做简单的阈值分类并统计土地类型面积
Arcgis中使用NDVI阈值法提取农田shape
所有专家都曾始于新手
03-29 2647
首先有一幅NDVI影像TIFF，对其查看农田上的NDVI范围，大概是0.1以上，因为是12月份，小麦播种完1-2个月，此时NDVI并不是很高，但是树林基本叶子掉落了，所以比较好提取农田。打开地图代数-栅格计算器，用0.1的阈值法来筛选农田。打开按属性提取，提取其中为1的像元。要素转出为shape。得到了shape文件。
GEE随记（一）：利用NDVI和NDWI阈值提取区域裸土用地类型
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利用NDVI和NDWI阈值提取区域裸土用地类型
Google Earth Engine（GEE）——分别用NDVI和NDWI进行阈值设定从而进行土地类型的划分！
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08-13 3318
这里唯一要解释的函数就是这个： updateMask(mask) 说白了就是将不满足你条件的东西去掉，留下满足你要求的影像进行输出，输出图像保留输入图像的元数据和足迹。 Updates an image's mask at all positions where the existing mask is not zero. The output image retains the metadata and footprint of the input image. Arguments: this
GEE案例：基于Google Earth Engine的RUSLE土壤侵蚀模型实现与分析（恒河缓冲区）
最新发布
此星光明博客
05-19 433
加载各种输入数据(降水、土壤、地形、植被等)计算RUSLE的五个因子(R、K、LS、C、P)综合计算土壤流失量对结果进行分类和可视化导出计算结果和添加图例RUSLE模型公式为：A = R × K × LS × C × PA: 土壤流失量(t/ha/yr)R: 降雨侵蚀力因子K: 土壤可蚀性因子LS: 地形因子(坡长和坡度)C: 植被覆盖因子P: 水土保持措施因子该代码适用于评估特定区域的土壤侵蚀风险，可用于土地管理和水土保持规划。## 结果!
Google Earth Engine（GEE）—— VCT 算法案例
此星光明博客
12-27 1138
参见：Huang, C.、Goward, S.N.、Masek, J.G.、Thomas, N.、Zhu, Z. 和 Vogelmann, J.E.，2010。输出行包含：输入年份、VCT 土地覆盖遮罩、UD 复合术语的量级、B4 中的干扰量级、NDVI 中的干扰量级、dNBR 中的干扰量级。从中提取 VCT 干扰的集合，包含波段：B3、B4、B5、B7、热、NDVI、DNBR 和 COMP。植被变化追踪器，一种使用密集的 Landsat 时间序列堆栈重建近期森林干扰历史的自动化方法。
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循环分割算法和最大类间方差法的matlab代码实现自动阈值选取！
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创建一个包含多个层的影像合成：水体（NDWI > 0.5），植被（NDVI > 0.2），阴影区域的裸地（bare2但不包括bare1），和其他裸地（bare1）。然后，使用mosaic()方法合并这些层，并用clip(hh)方法裁剪到研究区域的范围。
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