GEE中的坡向和太阳高度角校正

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本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE)中利用DEM数据和NOAA的CDR数据集进行坡向和太阳高度角的校正,详细阐述了校正过程并提供了源代码。通过校正,可以为遥感影像分析和地表过程模拟提供准确的地理信息。

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在Google Earth Engine(GEE)中,坡向和太阳高度角是重要的地理信息,对于遥感影像分析和地表过程模拟具有重要影响。坡向指的是地表在垂直于水平面的方向上的倾斜角度,而太阳高度角则是太阳光线与地表垂直线之间的夹角。在进行遥感分析时,准确的坡向和太阳高度角信息对于研究地表的特征、能量平衡和水文过程等具有重要意义。

本文将介绍如何在GEE中进行坡向和太阳高度角校正,并提供相应的源代码。首先,我们需要使用Digital Elevation Model(DEM)数据来获取地表的高程信息,然后利用该信息计算坡向和太阳高度角。

以下是在GEE中进行坡向和太阳高度角校正的源代码:

// 导入DEM数据
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// 计算坡度
### 在 Google Earth Engine 中计算太阳入射的余弦值 为了在 GEE 中获取太阳入射的余弦值,可以利用影像元数据中的 `SUN_ELEVATION` 字段来表示太阳高度。通过三函数库可以直接转换成所需的余弦值。 ```javascript // 定义一个函数用于处理图像并添加cosine solar zenith属性 function addCosSunZenith(image) { var sunElevation = image.get('SUN_ELEVATION'); // 获取太阳高度 var cosSunZenith = ee.Number(sunElevation).toRadians().cos(); // 转换成弧度再求余弦 return image.set('COS_SUN_ZENITH', cosSunZenith); // 将新属性加入到原图层中 } ``` 此方法适用于大多数卫星传感器的数据集,只要它们提供了相应的太阳度信息[^1]。 ### 计算植被指数 R² 的过程 对于 NDVI 或其他类型的 VI,在 GEE 上实现其决定系数(即R²),通常涉及两个主要部分:一是构建线性回归模型;二是基于该模型评估拟合优度指标——这里特指解释变量间的关系强度。 ```javascript // 创建样本点集合以训练回归模型 var trainingData = collection.sample({ region: roi, scale: 30, // 设置采样比例尺大小 }); // 执行多元线性回归分析 var fitModel = ee.Reducer.linearFit().forEach(['NDVI'], ['time']); // 应用上述定义好的fitModel至整个时间序列上 var fittedCollection = collection.select(['NDVI']).reduce(fitModel); // 提取rSquared字段作为最终输出结果之一 print(fittedCollection.aggregate_array('linear_fit_0_rSquared')); ``` 这段脚本展示了怎样从多光谱遥感影像集中提取出特定区域内的像素级观测值,并以此为基础建立简单的线性关系预测模型,进而得到关于植被生长状况变化趋势的一个量化描述—也就是所谓的“R平方”。
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