使用Google Earth Engine计算并下载NDVI、EVI、RVI、DVI和SAVI

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine(GEE)计算和下载NDVI、EVI、RVI、DVI和SAVI指数。通过在GEE平台上定义区域和时间范围,加载Landsat 8图像集,应用特定函数计算指数,并将结果导出到Google Drive,用户可以进行地表覆盖和植被状况的研究。注意遵循GEE的使用条款和资源限制。

Google Earth Engine(GEE)是一个强大的云平台,用于存储、分析和可视化地理空间数据。它提供了大量的遥感数据和图像处理功能,使用户能够进行各种地球观测研究。本文将介绍如何使用GEE计算和下载NDVI、EVI、RVI、DVI和SAVI指数,并提供相应的源代码。

首先,我们需要登录到Google Earth Engine平台。登录后,我们可以在GEE代码编辑器中编写和运行我们的代码。以下是计算和下载这些指数的示例代码:

// 设置区域和时间范围
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]<
Google Earth Engine (GEE) 中下载 30 米分辨率的 NDVI(归一化植被指数)数据,通常可以使用 Landsat 系列卫星数据,特别是 Landsat 8 或 Landsat 9,它们提供了 30 米空间分辨率的多光谱波段,适合用于计算 NDVINDVI计算公式为: $$ NDVI = \frac{(NIR - Red)}{(NIR + Red)} $$ 其中: - `NIR` 是近红外波段(Landsat 8/9 的 Band 5) - `Red` 是红光波段(Landsat 8/9 的 Band 4) ### 下载 NDVI 数据的步骤 #### 1. 加载 Landsat 图像集合筛选 首先加载 Landsat 8 或 9 的表面反射率数据集,根据时间、区域云量进行筛选: ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') // Landsat 8 Collection 2 Tier 1 .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31') .filterBounds(geometry) // geometry 是你感兴趣的区域 .filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10)); // 筛选云量小于10%的影像 ``` #### 2. 计算 NDVI 使用 `normalizedDifference` 方法计算 NDVI: ```javascript var ndvi = dataset.map(function(image) { return image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI'); }); ``` #### 3. 选择一张影像进行导出 由于图像集合可能包含多张影像,可以选择一张影像用于导出: ```javascript var ndviImage = ndvi.first(); // 选择第一张影像 ``` #### 4. 导出 NDVI 数据到 Google Drive 使用 `Export.image.toDrive` 方法将 NDVI 数据导出为 GeoTIFF 格式: ```javascript Export.image.toDrive({ image: ndviImage, description: 'NDVI_Export', folder: 'GEE_Exports', fileNamePrefix: 'ndvi_30m', region: geometry, scale: 30, // 30米分辨率 crs: 'EPSG:4326', maxPixels: 1e10 }); ``` #### 5. 运行任务 在代码编辑器中点击“Run”执行任务,在“Tasks”面板中确认导出设置后点击“Start”开始导出。导出完成后,数据将出现在你的 Google Drive 中的指定文件夹中。 --- ###
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