Google Earth Engine中MODIS EVI指数数据的时间序列拟合与阶谐波模型的案例分析

最新推荐文章于 2024-11-07 14:52:56 发布
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本文利用Google Earth Engine进行MODIS EVI指数的时间序列拟合，通过阶谐波模型分析数据趋势和周期性。首先导入所需库和数据集，接着对数据进行时间序列拟合，计算均值和线性趋势模型，然后应用阶谐波模型，最后可视化拟合值和残差，揭示地表生态系统的动态变化。

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

时间序列分析是地学研究中常用的方法之一，可以帮助我们揭示数据中的趋势和周期性。Google Earth Engine (GEE)是一个强大的云平台，提供了大规模遥感数据的处理和分析能力。在本文中，我们将使用GEE中的MODIS EVI指数数据，展示如何进行时间序列拟合，并使用阶谐波模型进行案例分析。

首先，我们需要导入所需的库和数据集。在GEE中，我们可以使用ee库来获取和处理数据。下面是导入数据的代码：

var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1')
                  .filter(ee
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Google Earth Engine——MODSI EVI指数数据的时间序列拟合一个一阶谐波模型（线性回归）的案例分析
此星光明博客
10-14 1259
这个脚本的目的是对MODSI EVI数据的时间序列拟合一个一阶谐波模型。线性回归还原器被用来估计谐波项和数据的长期趋势。 var c = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A1').select('EVI'); // 一个函数，根据从图像元数据中提取的场景开始时间计算自变量（即一阶傅里叶模型加线性模型）。 // 线性回归还原器（下文）希望看到带有所有自变量和所有因变量值的图像。 在这种情况下，所有的自变量都是纯粹从图像元数据中提取的，因此在不同的像素上是恒定.
Google Earth Engine（GEE）——提取MODIS影像指定区域的每一年的平均植被指数
此星光明博客
03-26 1045
这个例子显示了如何创建一个数据库文件，其中包含他们研究区域内各年的植被指数的分区统计。该数据库文件以后可以为各种应用进行分析。比方说，如果你有一个多边形文件（地理空间矢量文件），你需要分析其连续几年的植被模式，你可以选择植被指数，常用的NDVI（归一化差异植被指数）指数或EVI（增强植被指数）。我使用马哈拉施特拉邦的地区作为我的研究区域，但人们可以使用特征集合或多边形形状文件。为了在GEE平台上添加你的shapefile，请参考导入表格数据，这和在QGIS或ArcGIS软件上添加光栅或矢量文件一样简单。
GEE开发之Modis_EVI数据分析获取大总结
等待着冬天的风的博客
09-05 2569
前言：主要总结一下在GEE上获取Modis_EVI数据的各种形式，主要包括MYD13Q1、MOD13Q1、MOD13A1、MOD13A2以及日数据、月数据、年数据的获取和下载。
Google Earth Engine ——Landsat 8 Collection 1 Tier 1数据集
此星光明博客
09-13 902
Landsat 8 Collection 1 Tier 1 DN values, representing scaled, calibrated at-sensor radiance. Landsat scenes with the highest available data quality are placed into Tier 1 and are considered suitable for time-series processing analysis. Tier 1 includes Lev
GEEer成长日记十六：盘点GEE中的EVI数据集
微信公众号：GEEer成长日记
03-30 1463
EVI数据集汇总
中国500米分辨率年最大EVI数据集
m0_63269495的博客
04-10 555
增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。NIR、RED和Blue分别代表近红外波段、红光波段和蓝光波段的反射率。
MODSI EVI 数据的时间序列拟合一阶谐波模型
此星光明博客
10-28 223
MODIS/006/MOD13A1数据是由美国国家航空航天局（NASA）的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）卫星获取的遥感数据。MOD13A1数据是MODIS传感器在每16天内获取的陆地覆盖数据产品之一。它提供了全球范围内的植被指数数据，包括标准化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和实际反照率。
【地理信息系统】基于MODIS数据的土地表面温度条件指数（TCI）计算与时间序列分析：16天间隔热红外遥感影像处理
04-16
内容概要：本文档详细记录了利用Google Earth Engine（GEE）平台进行MODIS地表温度（LST）数据处理并计算热条件指数（TCI）的过程。首先定义了研究区域（ROI），时间范围设定为2015年1月1日至2023年12月31日。接着，...
GEE google earth engine批量裁剪下载MODIS数据
01-16
在本文中，我们将深入探讨如何使用Google Earth Engine（GEE）平台批量裁剪并下载MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据。MODIS是NASA地球观测系统卫星上的一系列传感器，提供了全球范围内的...
中国500米分辨率逐月平均EVI数据集（2000-2022）
m0_63269495的博客
11-07 667
EVI是在归一化植被指数（NDVI）的基础上进行改进的，通过卫星不同波段探测数据组合而成。EVI考虑了大气校正，包括大气分子、气溶胶、水汽和臭氧等因素，以解决NDVI容易饱和的问题。EVI的计算公式考虑了蓝光和红光波段，通过气溶胶的差异进行进一步处理，从而提高了植被指数的准确性和线性关系‌。通过EVI数据，可以更好地监测植被的生长状况，评估生态系统的健康状况，以及进行土地利用和覆盖变化的分析。分辨率为500米，数据时间为2000-2022年，数据主要以tiff的格式存储，其中数据像素类型为浮点型。
中国1000米分辨率年最大增强型植被指数（EVI）数据集
m0_63269495的博客
03-05 1489
增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。数据空间分辨率：30米，250米，500米。数据时间：1986年至今。
GEE——利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析
此星光明博客
12-07 850
利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析其主要目的是进行长时序的分析，这里我们选用EVI指数，然后进行了4个月的分析，查看其最后的线性趋势以及分布状况。
中国年最大1000米分辨率增强型植被指数（EVI）数据集
m0_63269495的博客
10-11 300
数据简介：增强型植被指数（EVI）是在归一化植被指数（NDVI）改善出来的，根据大气校正所包含的影像因子大气分子、气溶胶、薄云、水汽和臭氧等因素进行全面的大气校正，EVI大气校正分三步，第一步是去云处理。由于输入的NIR、Red、Blue都经过比较严格的大气校正，所以在设计植被指数算式时，无须为了消除乘法性噪音而采用基于NIR/Red比值的植被指数，因此也就解决了由此引起的植被指数容易饱和以及与实际植被覆盖缺乏线性关系的问题。数据空间分辨率：30米，250米，500米。数据作者：地球资源数据云。
GEEer成长日记十五：盘点GEE中的NDVI数据集
微信公众号：GEEer成长日记
03-18 4332
GEE现有的NDVI数据集
基于GEE的MODIS数据年均EVI计算
weixin_45250770的博客
03-07 3569
一、MODIS数据介绍 MODIS数据产品主要包括校正数据产品、陆地数据产品、海洋数据产品和大气数据产品，若按处理级别划分，又可以分为以下6种： 0级产品：也称原始数据；1级产品：指L1A数据，已经被赋予定标参数；2级产品：指L1B级数据，经过定标定位后数据，本系统产品是国际标准 的EOS-HDF格式。包含所有波段数据，可能是应用比较广泛的一类数据。；3级产品：在1B数据的基础上，对由遥感器成像过程产生的边缘畸变（Bowtie效应）进行校正，产生L3级产品；4级产品：由参数...
【GEE】基于MODIS产品的NPP NDVI EVI数据提取
weixin_45250770的博客
03-17 4725
采用GEE基于MODIS遥感影像，对多种植被指数数据进行提取。代码附带如下，更多推文及问题请关注公众号GIS攻略！
GEE学习总结（6）——MODIS NDVI / EVI 产品数据
Arcgiser的博客
04-02 5498
MODIS MOD13Q1 NDVI / EVI 产品数据 MOD13Q1 V6产品提供逐像元的植被指数。一个是归一化差值植被指数(NDVI)，又称连续性指数，是由现有的国家海洋和大气管理局高级甚高分辨率辐射计(NOAA-AVHRR)导出的NDVI。第二个植被层是增强植被指数(EVI)，该指数将冠层背景变化最小化，并在浓密的植被条件下保持敏感性。EVI还使用蓝色波段去除烟雾和亚像素薄云造成的残留大气污染。MODIS NDVI和EVI产品是由大气校正的双向地表反射率计算而来的 空间分辨率：250m 时间分辨
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