探索Google Earth Engine:利用MODIS数据和R语言进行2000-2021年遥感生态指数(RSEI)的时空趋势分析

前段时间,小编学习了在GEE上进行遥感生态指数(RSEI)的评估,非常头疼,但是实验了两周后,亲测有效,主要采用的是MODIS数据分析了2000-2021年中国内蒙古某地的RSEI时间序列分布状况,现在把学习的代码分享给大家。

1 GEE计算RSEI

1.1研究区域导入与初步定义

var sa = ee.FeatureCollection("projects/rice-planting-area/assets/hlbe");
var MOD09A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD09A1"),
    MOD11A2 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A2"),
    MOD13A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13A1"),
    table = ee.FeatureCollection("users/yangyao19960805/new");
Map.centerObject(sa,6);
var palettes = require('users/gena/packages:palettes');
var mypalette = palettes.colorbrewer.RdYlBu[6]

1

Google Earth EngineGEE)这一强大的云服务平台上,进行Landsat、MODISSentinel等遥感数据分析,首先需要对GEE平台的基本架构使用权限有所了解。《Google Earth Engine教程:免费遥感数据分析与商业应用区别》将为你提供深入的指导,帮助你理解免费资源与商业许可之间的差异,以及如何高效利用这些资源。 参考资源链接:[Google Earth Engine教程:免费遥感数据分析与商业应用区别](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6401ad3dcce7214c316eecfa?spm=1055.2569.3001.10343) GEE提供的免费服务针对学术研究教育用户,这意味着他们可以完全免费地使用GEE进行数据探索科学发现。用户可以通过在线编辑器或第三方应用,利用JavaScript或Python接口与GEE交互,发送请求至云端进行数据处理。平台上的所有公开遥感数据集,包括Landsat、MODIS、Sentinel等卫星系列数据,都可以免费使用。 在技术层面,进行遥感数据分析的步骤大致如下: 1. 访问GEE平台并登录。 2. 在在线编辑器中编写JavaScript或Python代码,或通过第三方应用与GEE API交互。 3. 利用GEE提供的API函数加载遥感数据集,例如使用`ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1')`加载Landsat 8数据。 4. 应用过滤器筛选特定时间或地点的数据。 5. 进行图像预处理分析,如大气校正、云遮蔽检测等。 6. 执行计算分析,例如计算NDVI(归一化植被指数)。 7. 将分析结果可视化或导出。 需要注意的是,虽然GEE提供了大量的免费计算能力,但用户的计算存储资源是有限的,GEE会根据用户的使用情况对免费使用进行管理。对于超出免费额度的计算存储需求,商业用户可能需要购买商业许可证,获得更高级别的服务支持。 在理解免费服务与商业许可服务的区别时,你需要明确以下几点: - 免费服务仅适用于学术非商业用途。 - 商业许可提供更强大的计算能力、更大的存储空间更优化的数据处理速度。 - 商业许可用户可以享受到更为专业定制化的技术支持服务。 为了确保你的分析活动符合平台的使用政策,建议在《Google Earth Engine教程:免费遥感数据分析与商业应用区别》中查阅更详细的服务条款政策说明。此外,本书还提供大量实际案例分析,帮助你深入理解如何在GEE平台上进行有效的遥感数据分析工作。 参考资源链接:[Google Earth Engine教程:免费遥感数据分析与商业应用区别](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6401ad3dcce7214c316eecfa?spm=1055.2569.3001.10343)
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