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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, yminGoogle Earth Engine（GEE）遥感指数计算实战教程：从数据处理到批量导出
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。
从0开始学GEE python——MODIS影像EVI遍历图像集合使用.iterate() 递归函数的分析
遍历图像集合虽然 map() 会对集合中的每幅图像应用一个函数，但该函数会独立访问集合中的每幅图像。例如，假设您想从时间序列中计算 t 时刻的累积异常值 (At)。要获得 At = f（Imaget，At-1）形式的递归定义序列，映射是行不通的，因为函数（f）取决于前一个结果（At-1）。例如，假设您想计算一系列相对于基线的累积归一化差异植被指数 (NDVI) 异常图像。
使用Google Earth Engine的两种方法计算EVI指数
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）——利用两种方式进行EVI指数（含函数的两种定义方式）
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。
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
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：指数计算（NDVI、NBR、EVI、NDMI、NDSI、TC、NDFI、EBBI、VCI、BSI、NDBI、GRAY）
本文记录了，使用 Landsat 光学波段计算指数的方法和代码，包括NDVI、NBR、EVI、NDMI、NDSI、TC变化（绿度、亮度、湿度）、NDFI、EBBI、VCI等指数。
GEE：MODIS计算遥感指数（NDVI、BSI、NDSI、EVI、LSWI、SIPI、EBI等）
使用MODIS数据集计算和可视化几种植被指数，主要包括，NDVI、BSI、NDSI、EVI、LSWI、SIPI、EBI等。
GEE案例分析——利用Landsat C02 系列数据进行长时序（1985-2023年）EVI和FVC计算
植被覆盖度指的是一个区域或地表的表面被植被所覆盖的程度。它通常用百分比来表示，表示植被覆盖的面积占总面积的比例。较高的植被覆盖度意味着该地区的植物密度较高，较低的植被覆盖度则表示植物覆盖较少。植被覆盖度是评估生态系统健康和环境质量的重要指标之一，对于监测和保护自然资源非常重要。植被覆盖度的计算可以使用多种方法，包括遥感技术和现场调查等。以下是一种常用的计算植被覆盖度的方法：1. 遥感技术：遥感技术是一种通过卫星或航空平台获取地表信息的技术。植被覆盖度的计算可以利用遥感影像数据来进行。
Google Earth Engine(GEE)——EVI指数迭代计算和随时间序列累计值的求取！
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...
画个板子玩一玩STM32F030F4P6，也许是最便宜的32bit MCU
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