使用Google Earth Engine下载年份的NDBI GEE

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine(GEE)下载特定年份的NDBI数据。通过定义感兴趣区域,选择Landsat 8数据集,计算NDBI指数,然后导出为GeoTIFF格式保存到Google Drive。步骤包括创建脚本、设定ROI、选择数据集、计算NDBI和导出数据。示例代码提供了详细的指导。

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Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,它提供了一套丰富的地理空间数据处理工具和功能。在GEE中,可以轻松地下载和处理各种遥感数据,包括土地利用、植被指数等。本文将介绍如何使用GEE下载特定年份的NDBI(Normalized Difference Built-up Index)数据,并提供相应的源代码示例。

NDBI是一种常用的遥感指数,用于识别和评估城市建筑物的分布和变化。它基于可见光和近红外波段的反射率差异,可以有效地区分建筑物和其他地表覆盖类型。使用GEE,可以方便地计算NDBI指数并下载相应的数据。

以下是使用GEE下载特定年份NDBI数据的步骤和示例代码:

  1. 打开Google Earth Engine Code Editor(https://code.earthengine.google.com/ ↗)。

  2. 创建一个新的脚本,并命名为“Download_NDBI”。

  3. 在脚本中,首先需要定义感兴趣区域(ROI)。可以使用GEE提供的几何图形对象、坐标点或矩形框来定义ROI。下面是一个以矩形框为例的代码示例,将其替换为自己感兴趣区域的几何图形或坐标点:


                
### 计算 NDBI 指数并生成时间序列图表 在 Google Earth Engine (GEE) 中,可以利用遥感影像数据来计算归一化差异建筑指数(Normalized Difference Built-up Index, NDBI)。通过提取特定区域内的像元值,并基于这些值统计面积变化情况,最终生成时间序列图表。 以下是实现这一目标的具体方法: #### 1. 加载 Landsat 数据集 Landsat 是一种常用的卫星图像源,适用于长时间跨度的地表监测。可以选择 Landsat 8 的表面反射率产品作为输入数据[^1]。 ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2'); ``` #### 2. 定义研究区范围 定义一个地理边界对象(`ee.Geometry`),用于限定分析的区域范围。可以通过导入 Shapefile 或手动绘制多边形完成此操作[^2]。 ```javascript // 假设已有一个名为 'studyArea' 的几何体变量表示感兴趣地区域 Map.centerObject(studyArea); ``` #### 3. 编写函数计算 NDBI NDBI 使用短波红外(SWIR) 和近红外(NIR) 波段按照如下公式计算: \[ \text{NDBI} = \frac{\text{(SWIR - NIR)}}{\text{(SWIR + NIR)}} \] 对于 Landsat 8 来说,SWIR 对应 Band 6 (B6),而 NIR 则对应 Band 5 (B5)[^3]。 ```javascript function addNDBI(image){ var ndbi = image.normalizedDifference(['B6', 'B5']).rename('NDBI'); return image.addBands(ndbi); } ``` #### 4. 过滤和映射影像集合 筛选符合条件的时间区间以及空间覆盖条件下的所有可用场景;接着应用上述自定义变换逻辑到整个系列上。 ```javascript var filtered = dataset.filterBounds(studyArea) .filterDate('2015-01-01','2023-12-31') .map(addNDBI); ``` #### 5. 统计每张图片中的建成区总面积 设定阈值区分高密度建筑物和其他土地覆被类别。通常情况下,当像素级 NDBI 超过某个临界点时认为该位置存在较高程度的人工构筑物活动迹象[^4]。 ```javascript function calculateBuiltUpArea(img){ var builtupMask = img.select('NDBI').gt(0); // 阈值设置为正数部分代表可能的城市扩张地带 var areaImage = builtupMask.multiply(ee.Image.pixelArea()); var stats = areaImage.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: studyArea, scale: 30, // Landsat分辨率单位米/像元 maxPixels: 1e9 }); return img.set({'built_up_area':stats.get('ndbi')}); } filtered = filtered.map(calculateBuiltUpArea); ``` #### 6. 创建折线图显示历史演变过程 最后一步是从处理后的影像集中抽取相关属性字段构建可视化表达形式——即随日期变动的趋势曲线图。 ```javascript var chart = ui.Chart.image.seriesByRegion({ imageCollection: filtered.select('NDBI'), regions: studyArea, reducer: ee.Reducer.mean(), scale: 30, bandName:'NDBI', xProperty:'date' }); print(chart); ``` 以上脚本片段展示了如何借助 GEE 平台执行从原始光学传感资料获取直至成果呈现全过程的技术路线概述[^5]。 ---
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