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

AI摘要

博主分享在GEE上进行遥感生态指数(RSEI)评估的代码,包括研究区域导入、去云函数定义等步骤,可得到2000 - 2021年中国内蒙古某地RSEI时间序列结果。还给出用R语言进一步分析RSEI的建议,如均值计算、批量分级等。

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]

1.2 去云函数定义

function cloudfree_mod09a1(image){
  function bitwiseExtract(value, fromBit, t
基于GEE的上海市2022年生态质量(RSEI)遥感监测与分析 摘要: 本研究基于Google Earth Engine平台,利用Landsat-8和MODIS数据构建遥感生态指数(RSEI),对上海市2022年生态质量进行定量评估。通过云掩膜、年度中值合成等预处理方法获取无云影像,计算绿度(NDVI)、干度(NDBSI)、湿度(WET)和热度(LST)四大指标,并采用主成分分析(PCA)融合生成标准化生态指数。研究实现了从数据预处理到指数合成的全流程自动化分析,为城市生态监测提供了高效、可复用的技术框架,为上海市生态保护与管理决策提供科学依据。 阅读详情

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