在 Google Earth Engine (GEE) 平台上,我们可以利用 Python 编程语言来分析干旱指标 PDSI(Palmer Drought Severity Index)和植被指数 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)之间的关系。PDSI 是一种常用的干旱指标,用于衡量地表土壤湿度的偏离程度,而 NDVI 则用于评估地表植被的状况。通过分析二者之间的关系,我们可以更好地理解干旱对植被的影响。
在 GEE 中,我们可以利用遥感数据集来计算 PDSI 和 NDVI。以下是使用 GEE Python API 计算 PDSI 和 NDVI 并分析二者关系的示例代码:
import ee
# 初始化 Earth Engine
ee.Initialize()
# 定义区域和时间范围
region = ee.Geometry.Rectangle<
本文介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE)平台和Python进行干旱指标PDSI与植被指数NDVI的关系分析。通过GEE获取遥感数据,计算并可视化两者,揭示了PDSI的低值通常对应NDVI的低值,暗示干旱对植被的负面影响。这种方法有助于干旱监测和生态环境研究。
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