EVI指数的计算及其在GEE中的实现

最新推荐文章于 2025-10-16 15:04:52 发布

VwajAlgorithm

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文章标签： perl 开发语言 GEE

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本文介绍了如何在Google Earth Engine (GEE) 平台上计算和可视化增强型植被指数（EVI）。通过定义地理区域和时间范围，从Landsat图像集合中获取数据，应用计算EVI的函数，最后将结果导出并进行可视化，GEE提供了一种高效处理大规模遥感数据的方式，便于植被监测和研究。

植被指数（Vegetation Index）是一种用于评估植被生长和健康状况的方法。其中，增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index，EVI）是一种常用的植被指数，它结合了红外波段和可见光波段的信息，可以更好地消除大气和土壤背景的影响，提供更准确的植被信息。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine（GEE）平台来计算EVI指数。

Google Earth Engine是一个强大的云计算平台，提供了大规模地理空间数据的存储、处理和分析能力。它具有丰富的遥感数据集和强大的分析功能，非常适合进行植被指数的计算和分析。

以下是在GEE中计算EVI指数的源代码示例：

// 选择感兴趣的地区
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin

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Google Earth Engine(GEE)——在线计算EVI指数线性回归趋势图！

此星光明博客

08-13

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要计算集合的长期线性趋势，请使用线性回归缩减器之一。以下代码计算 MODIS 增强型植被指数 (EVI) 的线性趋势： ee.Reducer.linearFit() 返回一个 Reducer，用于计算 2 个输入的（加权）线性回归的斜率和偏移量。输入应该是 x 数据，然后是 y 数据。 Returns a Reducer that computes the slope and offset for a (weighted) linear regression of 2 inputs. The inp

Google Earth Engine （GEE）——利用两种方式进行EVI指数（含函数的两种定义方式）

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01-11

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如何快速使用波段进行指数的计算，我们这里利用两种方式进行EVI指数计算，一种是利用expression的方式进行分析，虽然两种方法的结算结果都一样，但是代码有多有少，大家可以参考使用，但是两者的作用对象都是影像集合，对影像集合映射前我们需要建立函数，然后用map进行映射。本次教程中我们在返回值的过程中进行了不同处理，一个是将EVI作为一个波段添加到应先该集合中，另外一种方式是直接返回给所计算出来的EVI波段。

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GEEer成长日记十五：盘点GEE中的NDVI数据集

微信公众号：GEEer成长日记

03-18

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GEE现有的NDVI数据集

NDVI、EVI、SAVI、NDWI植被指数有什么区别？

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anotherone123的博客

10-16

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特点与用途: SAVI的改进版，通过一个自适应的土壤调节参数，能更好地最小化土壤背景的影响，无需预先知道植被覆盖度。公式: SAVI = [(NIR - Red) / (NIR + Red + L)] * (1 + L)特点与用途: 利用非常窄的波段，对植被的光能利用率和光合作用状况敏感，可用于研究植物的光合作用效率。特点与用途: 通过蓝光和红光波段的组合来抵抗大气（特别是气溶胶）的影响，是NDVI的大气校正版本。对绿色植被非常敏感，但在高植被覆盖区，其值会变得非常大，动态范围较宽。

Google Earth Engine（GEE）——利用Landsat卫星影像计算EVI数据并下载以山西省为例

此星光明博客

03-24

3553

这里简单说明以下本次适用的数据是Landsat系列，但是Landsat系列卫星中常用的数据包含地表反射率数据SR和大气层顶反射数据，这里面用到的去云方法是不一样的，所以大家要根据所选择的系列影像去采取不同的去云方法，本次案例我们以Landsat SR数据为实验目标。之前关于去云的文章请参考： (452条消息) Google Earth Engine（GEE）——Landsat 8TI/TOA/SR影像对比分析区别和去云即NDVI计算_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-优快云博客第一

GEE——利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析

此星光明博客

12-07

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利用Landsat系列数据集进行1984-2023EVI指数趋势分析其主要目的是进行长时序的分析，这里我们选用EVI指数，然后进行了4个月的分析，查看其最后的线性趋势以及分布状况。

GEE基础学习——EVI指数计算

此星光明博客

07-06

6689

利用表达式的形式计算EVI指数 // Compute Enhanced Vegetation Index (EVI) over the MODIS MOD09GA product // using an expression. // Load a MODIS image and apply the scaling factor. var img = ee.Image('MODIS/006/MOD09GA/2012_03_09').multiply(0.0001); // Compute EVI us

使用Google Earth Engine的两种方法计算EVI指数

UoEmacs_Lisp的博客

09-25

980

在Google Earth Engine（GEE）中，我们可以使用两种方法计算EVI指数：基于数学表达式和使用预定义的函数。第二种方法使用预定义的函数，适用于特定的数据集，如MODIS数据集。根据实际情况选择适合的方法来计算EVI指数，可以更好地评估植被的状况和变化。GEE提供了一个名为"MODIS/006/MOD13Q1"的数据集，其中包含了已经计算好的EVI数据。我们可以直接使用该数据集获取EVI数据。其中，NIR表示近红外波段的反射率，Red表示红色波段的反射率，Blue表示蓝色波段的反射率。

Google Earth Engine(GEE)——EVI指数迭代计算和随时间序列累计值的求取！

此星光明博客

08-13

1962

很多人在对比未来的影像evi或者ndvi或者其他指数和之前一些年份的均值，并以累计值的形式来呈现，所以本次就从这里出发，最后给出一个累计值的效应，而且是按照逐年逐月，如果不进行累加的话，最后的结果应该呈现一个比较稳定的周期性循环波动，具体可以看后面的结果呈现。本篇需要用到的函数： Chart.image.series(imageCollection,region,reducer,scale,xProperty) 这个比较简单我就不过多解释了。 DEPRECATED: Use ui.Char...

【遥感影像处理】基于JavaScript的植被水体湿地及裸土指数计算：gee.txt多光谱影像分析函数库构建

07-23

内容概要：本文档提供了多个用于计算植被指数、...阅读建议：由于本文档主要涉及遥感领域的专业知识和技术实现细节，在阅读时需要具备一定的遥感基础知识，同时可以结合实际应用场景来理解各个指数的意义及其应用价值。

Google Earth Engine（GEE）遥感指数计算实战教程：从数据处理到批量导出

lestatlu的博客

04-21

1907

在遥感数据分析中，植被覆盖、水体识别、生态环境监测等研究常依赖于各类遥感指数的计算。Google Earth Engine（GEE）凭借其强大的云计算能力和海量遥感数据集，为快速计算和分析遥感指数提供了高效平台。本文以 Landsat 8 影像数据为例，详细介绍如何利用 GEE 完成影像预处理、常用遥感指数计算及数据导出全流程。后续还会陆续更新常用的GEE,机器学习和其他内容，简单的我就全部免费，同时，我提供的代码都是可以直接复制复现的，大家可以自己试一试。

EVI植被指数

03-14

编辑好的EVI计算公式，可放入ENVI的Bandmath工具中计算。

EVI:增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强植被信号，从而在高生物量地区提高灵敏度，并改善植被监测

05-14

增强植被指数（EVI）是一种“优化”指数，旨在通过取消冠层背景信号的耦合和减少大气影响来增强高生物量地区的植被信号，从而提高其敏感性，并改善植被监测。 EVI根据以下等式计算：EVI = G *（NIR-RED）/（NIR + C1 * RED-C2 * Blue * L）其中NIR /红色/蓝色是经过大气校正或部分大气校正（瑞利和臭氧吸收）的表面反射率，L是冠层背景调整，用于解决通过冠层的非线性，差分NIR和红色辐射传输，C1，C2是气溶胶阻力项的系数，它使用蓝色带校正红色带中的气溶胶影响。 MODIS-EVI算法采用的系数为：L = 1，C1 = 6，C2 = 7.5，G（增益因子）= 2.5。归一化植被指数（NDVI）对叶绿素敏感，而EVI对冠层结构变化（包括叶面积指数（LAI），冠层类型，植物相貌和冠层结构）更敏感。这两种植被指数在全球植被研究中相辅相成，并且在检测植被

GEE19：基于 Landsat 8 的常见植被指数逐年获取【去云&波段计算】

amyniez的博客，欢迎交流讨论

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本文主要介绍常见的植被物候，及其GEE代码，通过去云，波段计算等方法获取高清植被指数影像。

NDWI、NDVI、EVI等植被指数计算与对比分析（GEE实战篇）

植被指数如NDVI、EVI和NDWI在遥感监测中广泛应用，能够有效反映植被覆盖、生长状态及水分含量。本文系统梳理了植被指数的理论基础与数学表达，分析了其在不同环境条件下的适用性与差异性，重点探讨了电磁波谱特性、...

GEE | 基于Sentinel-2 计算中国EVI

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（注意：南方部分地区存在缺失，可能是没有符合筛选条件的影像，可以尝试调节时间筛选和云量筛选，注意GEE要求图像集合不能超过5000个元素，否则会报错）筛选了2023年4月1日至2023年9月10日的Sentinel 2 影像，计算全国的EVI（如果要计算其它地方直接更改研究区就好了）上述代码利用了GEE内置的计算函数，比较繁杂，也可以通过自定义函数计算EVI。

Google Earth Engine（GEE）计算NDVI、EVI、NDBI等指数并相关性分析

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今天来分享如何在GEE中利用landsat影像计算上述指数，并进行相关性分析。相关性分析用Pearson相关系数表示

GEE高阶应用——Sentinel-2数据集进行EVI和NDSI检索和加载（spectralIndices（）函数使用）

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EVI（Enhanced Vegetation Index）和NDSI（Normalized Difference Snow Index）是遥感影像处理中常用的两个指数。它们都是基于不同波段的反射率差异来评估地表覆盖特征的指数，可以用于植被和雪深度的监测。首先，介绍EVI指数。EVI指数是由美国宇航局（NASA）提出的，旨在克服NDVI指数（Normalized Difference Vegetation Index）的局限性。

表达式波段计算：使用Google Earth Engine进行EVI增强型植被指数的波段运算

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在GEE中，您可以使用表达式波段计算功能根据自定义的公式创建新的波段。本文以EVI增强型植被指数为例，详细介绍如何使用GEE进行波段计算，并提供相应的源代码。通过以上步骤，您可以在Google Earth Engine中使用表达式波段计算功能根据自定义的公式创建新的波段。在GEE中，您可以使用表达式波段计算功能创建新的波段。接下来，我们可以对加载的影像数据集应用计算EVI的函数，并选择感兴趣的区域进行裁剪。方法将计算得到的EVI影像添加到了地图中，并指定了相应的最小值、最大值和调色板。

gee下载evi

03-21

要通过 Google Earth Engine (GEE) 下载 EVI 指数数据，可以按照以下方法实现完整的流程。这涉及加载所需的数据集、计算 EVI 指数以及导出结果。 --- ### 1. **加载边界区域** 为了限定研究区范围，通常会加载地理...