Google Earth Engine 年度植被覆盖度元线性回归分析

最新推荐文章于 2025-12-06 19:58:06 发布
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文章标签： 线性回归 算法 回归
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本文介绍了如何利用Google Earth Engine进行年度植被覆盖度的元线性回归分析，包括导入Landsat 8数据，计算NDVI，年度平均植被覆盖度，元线性回归以及结果可视化，为环境监测和生态研究提供工具。

概述：
植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标之一。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云计算平台，提供了丰富的遥感数据和分析工具，可以用于进行植被覆盖度的分析和监测。本文将介绍如何使用GEE进行年度植被覆盖度的元线性回归分析，并提供相应的源代码。

步骤：

  1. 导入数据：
    首先，我们需要导入合适的遥感数据集。在GEE中，可以使用Landsat系列卫星的数据来估计植被覆盖度。以下是导入Landsat 8表面反射率数据的示例代码：
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
  .filterDate('2019-01
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此星光明博客
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基于C++实现（控制台）应用递推法完成经典型算法的应用
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目的是通过课程设计的综合训练，培养学生实际分析问题、解决问题的能力，以及编程和动手能力，最终目标是通过课程设计这种形式，帮助学生系统掌握C这门课程的主要内容，养成良好的编程习惯，更好的完成教学任务。经过这次课设，进一步加深了我对递推的理解，递推实际上是一个很难的东西，经过在这次课设中的三道递推题目，也许3道题目和很少，但是当我深深的吃透了这三道题，我便对递推有了新的见解。在程序调试的过程中，我先逐步调试每一个小问题，对于约瑟夫问题，通过添加断点，我才发现深入的找出了问题的所在。作用：求解五渔夫分鱼问题。
GEE平台，一元线性回归分析植被覆盖度变化，并划分为7个等级
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<think>根据用户需求，需要在Google Earth Engine平台上进行一元线性回归分析，以评估植被覆盖度变化，并将结果划分为7个等级。 参考引用[1]中提到的稳健线性回归方法：ee.Reducer.robustLinearRegression(numX, numY, beta) 但用户要求是一元线性回归，即自变量为时间（如年份），因变量为植被覆盖度（FVC）。因此，numX=1（自变量个数），numY=1（因变量个数）。 步骤： 1. 准备数据：加载研究区域（如黄河流域上游）和时序影像集（1986-2020年的植被覆盖度数据）。 2. 将时间作为一个自变量（例如，将年份转换为数值，如从1986年开始，可以设置为0,1,2,...）。 3. 使用稳健线性回归（robustLinearRegression）对每个像元的时间序列进行回归，得到斜率（slope）和截距（intercept）。 4. 斜率代表变化趋势，根据斜率值将变化趋势划分为7个等级。 注意：引用[1]中提到，beta参数用于判断异常值（如果残差的RMS大于beta，则视为异常点）。通常beta可以取默认值（如1.5）或根据实际情况调整。 具体步骤： 1. 定义研究区域（例如，黄河流域上游）。 2. 加载植被覆盖度时间序列数据（假设已经计算得到每年的FVC，并组成一个ImageCollection，每个影像有一个'FVC'波段和一个表示年份的波段，如'year'）。 3. 为每个像元构建自变量（时间）和因变量（FVC）的数组。 4. 应用线性回归reducer。 回归reducer要求输入影像集合中每个影像有多个波段（自变量和因变量）。我们可以这样构建： - 自变量：时间（年份），可以归一化或直接使用年份数值（为避免数值过大，通常将起始年份设为0，或者归一化到[0,1]范围）。 - 因变量：该年的FVC值。 在ImageCollection中，我们需要为每个影像添加一个表示时间的常量波段（作为自变量）和FVC波段（作为因变量）。然后使用线性回归reducer。 代码框架： a. 将年份转换为数值，并添加为波段（例如，命名为't'）。 b. 选择每个影像的't'和'FVC'波段，并将它们组合成一个新的影像集合，其中每个影像有两个波段：一个自变量（'t'）和一个因变量（'FVC'）。 c. 应用ee.Reducer.robustLinearRegression(1, 1, 1.5)（beta取1.5）对影像集合进行回归，得到每个像元的回归系数。 回归结果是一个双波段影像： - 第一个波段是'系数'（coefficients），它是一个数组图像，其中第一个元素是截距，第二个元素是斜率（即我们关心的变化趋势）。 - 第二个波段是'残差'（residuals）。 因此，我们需要从结果中提取斜率（即系数数组的第二项，索引为1）。 5. 将斜率影像划分为7个等级。划分标准可以根据实际需求设定，例如： - 显著减少（< -0.05） - 轻微减少（-0.05 ~ -0.01） - 稳定（-0.01 ~ 0.01） - 轻微增加（0.01 ~ 0.05） - 显著增加（> 0.05） 但用户要求7个等级，我们可以更细致地划分，例如： 等级1: < -0.05 等级2: -0.05 ~ -0.03 等级3: -0.03 ~ -0.01 等级4: -0.01 ~ 0.01 等级5: 0.01 ~ 0.03 等级6: 0.03 ~ 0.05 等级7: > 0.05 或者，也可以使用分位数法（如7个等间隔分位数）来划分。这里我们采用自定义阈值的方法，但具体阈值需要根据研究区域的变化幅度调整。 6. 显示或导出结果。 代码示例（注意：需要根据实际数据调整）：</think>### Google Earth Engine 一元线性回归分析植被覆盖度变化 在 Google Earth Engine (GEE) 平台上执行一元线性回归分析植被覆盖度变化并划分为 7 个等级的完整流程如下： --- #### **1. 数据准备** ```javascript // 定义研究区域（例如黄河流域上游） var basin = ee.FeatureCollection("users/your_basin_boundary"); var roi = basin.geometry(); // 加载 Landsat 时序数据 (1984-2020) var landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C02/T1_L2') .merge(ee.ImageCollection('LANDSAT/LE07/C02/T1_L2')) .merge(ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')) .filterBounds(roi) .filterDate('1984-01-01', '2020-12-31'); // 计算植被覆盖度 FVC (基于 NDVI) var fvcCollection = landsat.map(function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B4','SR_B3']).rename('NDVI'); var fvc = ndvi.subtract(0.2).divide(0.6).rename('FVC'); // FVC = (NDVI - NDVImin)/(NDVImax - NDVImin) return image.addBands(fvc).set('year', image.date().get('year')); }); ``` --- #### **2. 一元线性回归分析** 使用 `ee.Reducer.robustLinearRegression()` 进行稳健回归： ```javascript // 构建自变量（时间）和因变量（FVC） var regressionInput = fvcCollection.map(function(img) { // 归一化年份：自变量 = [1, 年份] var year = ee.Number(img.get('year')).subtract(1984); var constant = ee.Image(1); var time = constant.addBands(ee.Image(year)).float(); return time .addBands(img.select('FVC')) // 因变量 = FVC .set('year', year); }); // 应用稳健线性回归 var reducer = ee.Reducer.robustLinearRegression({ numX: 2, // 自变量数量（包含常数项） numY: 1, // 因变量数量 beta: 1.5 // 异常值阈值（参考[^1]） }); var trend = regressionInput .reduce(reducer) .select('coefficients'); // 提取系数波段 ``` #### **3. 提取变化趋势** ```javascript // 获取斜率（系数数组的第二个元素） var slope = trend.arrayFlatten([['intercept','slope']]) .select('slope'); // 斜率 = 年变化率 ``` --- #### **4. 划分7个等级** 根据斜率值划分植被变化等级： ```javascript // 定义分级阈值（单位：FVC/年） var breaks = [-0.03, -0.02, -0.01, -0.005, 0.005, 0.01, 0.02]; // 分类为7个等级 var classified = slope.gt(breaks).reduce(ee.Reducer.sum()).add(1); var classNames = [ '严重退化', '中度退化', '轻微退化', '基本稳定', '轻微改善', '中度改善', '显著改善' ]; // 添加分类标签 var result = classified .set('classification_class_names', classNames) .set('classification_class_values', [1,2,3,4,5,6,7]); ``` --- #### **5. 结果可视化与导出** ```javascript // 显示分级结果 Map.addLayer(result.randomVisualizer(), {}, '植被变化等级'); Map.centerObject(roi, 7); // 导出结果到Google Drive Export.image.toDrive({ image: result, description: 'FVC_Trend_Classification', scale: 30, region: roi, maxPixels: 1e13 }); ``` --- ### 关键说明 1. **稳健回归优势**： 使用 `robustLinearRegression` 能有效抑制异常值干扰（如云污染），比普通最小二乘法更可靠[^1]。 2. **等级划分逻辑**： | 等级 | 斜率范围 (FVC/年) | 变化趋势 | |------|-------------------|----------| | 1 | < -0.03 | 严重退化 | | 2 | -0.03 ~ -0.02 | 中度退化 | | 3 | -0.02 ~ -0.01 | 轻微退化 | | 4 | -0.01 ~ 0.01 | 基本稳定 | | 5 | 0.01 ~ 0.02 | 轻微改善 | | 6 | 0.02 ~ 0.03 | 中度改善 | | 7 | > 0.03 | 显著改善 | 3. **参数调整建议**： - `beta` 值控制异常值敏感度，建议在 1.0-2.0 间调试 - 分级阈值可根据研究区实际变化幅度调整 > **提示**：完整代码需在 [GEE 代码编辑器](https://code.earthengine.google.com/) 中运行，需替换实际研究区边界和数据时间范围。 ---
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