使用Google Earth Engine在线计算NDVI和FVC并批量下载

最新推荐文章于 2024-09-23 09:30:00 发布
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本文详细介绍了如何使用Google Earth Engine（GEE）平台在线计算归一化植被指数（NDVI）和覆盖度（FVC），并提供批量下载结果的步骤。内容包括登录GEE，新建脚本，导入Landsat 8图像数据，计算NDVI和FVC，以及导出结果到Google Drive。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，用于在云端分析和处理地理空间数据。它提供了丰富的卫星和地理数据集，以及一套强大的分析工具，可以用于从遥感数据中提取有用的信息。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine平台在线计算归一化植被指数（NDVI）和覆盖度（FVC），并批量下载结果。

  1. 登录Google Earth Engine

首先，您需要访问Google Earth Engine网站（https://earthengine.google.com/ ↗）并使用您的Google账号登录。如果您没有Google账号，您需要先创建一个。

  1. 新建脚本

登录后，点击页面左上方的"代码编辑器"按钮进入代码编辑器。在代码编辑器中，您可以编写和运行JavaScript代码。

  1. 导入图像数据

在代码编辑器中，首先导入需要的图像数据。假设我们要计算NDVI和FVC的图像是Landsat 8遥感影像。以下是导入Landsat 8图像数据的示例代码：

var imageCollection = ee.
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Google Earth Engine MODIS MOD09A1 数据计算逐月 FVC 并获取逐月的直方图分布和影像下载 GEE
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09-21 904
Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云端平台，提供了丰富的遥感数据集和分析工具，可以用于地球科学研究、环境监测等领域。本文将介绍如何使用 Google Earth Engine 计算 MOD09A1 数据集中的植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC），并生成逐月的直方图分布，并演示如何下载相关的影像。通过上述代码，我们成功计算了 MOD09A1 数据集中植被覆盖度（FVC）的逐月直方图分布，并将逐月的 FVC 影像下载到本地。
Google Earth Engine（GEE）——如何批量下载影像？（涵盖javascript和python中所有最全的批量影像下载方案）
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05-02 2154
ee.batch模块也给你控制任务的能力--允许你自动导出。我们使用扩展程序，通过下面的链接进行进行安装即可，安装完成后就当你批量下载的过程中就会出现runall的按钮，这里和方案2是一样的，都需要配合方案1一起使用.方案2是我们需要在控制台中进行代码输入，主要是通过一点代码来实现自动运行所有需要下载的影像，在控制台中进行批量下载，其实代码1+代码2共同使用。这里值得注意的是无论我们在管理等待还是停止任务的时候，我们都必须先进行列表任务的获取，也就是上面的第一行代码，随后根据需求来分别进行分析。
基于GEE平台的植被覆盖度（FVC）像元二分法计算
不要仅为成功而努力，要为做一个有价值的人而努力
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基于GEE平台利用像元二分法计算植被覆盖度（FVC）
探索Google Earth Engine：武夷山国家森林公园植被覆盖度（FVC）计算
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05-02 3153
本文带你学会GEE上计算植被覆盖度（FVC），包括像元直方图和面积的统计哦！
Google Earth Engine——Landsat基于单张影像的循环批量下载
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12-23 1232
之前的文章中有提到过，影像的批量下载，但是是基于研究区的，而且是有时间限制的，所以，无法实现单张影像的循环下载，那么我们今天通过一个点或者一个小区域的矢量集合来实现单张影像的下载。 首先我们选择我们要加载的影像：这里用T1系列的影像要好于T2影像，因为数量较多，T2影像多很多时候和年份都是空值，这里罗列了下面我们常用的地表反射率影像 //landsat 5:LANDSAT/LTO5/C01/T1 SR /landsat 7: LANDSAT/LE07/C01/T1 SR //landsat 8:LAND
Google Earth Engine（GEE）——MODIS/061/MOD09A1数据计算逐月FVC并获取逐月的直方图分布和影像下载
此星光明博客
03-30 2994
我发现大家现在衣来伸手饭来张口的习惯太厉害了，有粉丝尽然问如何进行MODIS影像计算FVC，我之前已经有博客谢过了逐月的ndvi计算和FVC计算，只不过使用的是Landsat数据，最有我还是不忍心写了这篇博客，大家又可以白嫖了，不过希望大家以后能自己动手实现代码的改编，否则是无法提升自己的GEE应用能力的。上次的代码链接如下：在代码开始之前，我们首先要熟悉你要使用的数据中影像波段，这样才能计算植被指数进而计算植被覆盖和归一化并导出影像：//MOD09地表反射率产品都已针对气溶胶和大气影像进行了校正。
Google Earth Engine（GEE）——欧洲区域LST、TPW和FVC、B10数据展示和下载
此星光明博客
03-05 1171
注：这个数据集中只有单景影像可以尝试 代码： /* Author: Sofia Ermida (sofia.ermida@ipma.pt; @ermida_sofia) This code is free and open. By using this code and any data derived with it, you agree to cite the following reference in any publications derived from them: Ermida,
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11-04
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利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数归一化教程（详细代码）
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如何利用GEE（Google Earth Engine）在线处理NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数进行归一化处理教程，我们需要进行GEE的一些基本学习，具体的专栏大家可以前去我的博客主页学习：涵盖了GEE基础、高阶和应用程序开发以及...
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刚开始我们就是要定义一些函数，去云函数，我们的矢量边界，因为要用到长时序的下载，那我们得用Landsat5/7/8三者的结合，如果要用modis数据那么就另当别论。 数据准备和函数准备 //定义我们的研究区或者我们上传的矢量边界 var hh= ee.FeatureCollection("users/bqt2000204051/BRXL_BIANJIE") //Landsat5/7/8 SR数据去云 function rmCloud(image) { var cloudShad...
Google Earth Engine（GEE）——Landsat8影像逐月NDVI_FVC计算内含直方图和下载——以北京市为例
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本文通过逐年逐月遍历影像，计算NDVI影像计算和FVC计算，并且统计其逐月的直方图和下载，但是本文为了减少GEE网页崩溃，所以直接就用一年的影像进行了实验。 本文中用到的函数两个： ee.Image(args) An object to represent an Earth Engine image. This constructor accepts a variety of arguments: - A string: an EarthEngine asset id, - A string an
Python遥感图像处理应用篇(九)：使用NDVI指数数据批量计算植被覆盖度FVC
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""" @soderayer date:20220428 to read NDVI files testfile Landsat8 collection2 level2 NDVI data calculate the confidence interval to csv data info table： Attribute Value Long Name Normalized Difference Vegetation Index Short Name LC8NDVI, LE7NDVI, L...
Google Earth Engine（GEE）——MODIS/061/MOD09GA影像计算NDVI并导出结果并UI可视化批量导出（含错误提示）
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设置一个较大的瓦片比例（例如2或4），使用较小的瓦片，并可能使计算在默认情况下耗尽内存。CRS变换值的列表。如果没有指定，则使用图像的第一个波段的投影。减速器的输入数必须与输入图像的波段数相同，或者它必须有一个输入，并对每个波段进行重复。如果多边形在给定的比例下包含太多的像素，计算并使用一个更大的比例，这样可以使操作成功。对一个集合中的对象的给定属性进行聚合，计算出一个所选属性的所有值的列表。默认为图像的第一个波段的范围。要从集合的每个元素中使用的属性。以米为单位的投影的名义比例。返回还原器的输出的字典。.
GEE：如何批量处理并下载指定时间范围的月尺度NDVI数据集(MOD09GA为例)
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运行上述代码，通过显示在图层上的各个行政区划，将鼠标状态切换到Inspector，点击指定区域获取该位置的行政区划要素的属性信息。这里仅说明如何查找GAUL数据集的各个行政区划的属性信息，特别是行政区划的名称.时间有限，很多代码的相关讨论并没有进行。如有问题，私聊或者评论.
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FVC值的计算
GLASS数据的批量下载（以植被覆盖度FVC为例）
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最近在搞植被覆盖度，所以又和学长学到一个FVC（植被覆盖度）数据下载的方法。虽然，学长已经记录过了，但是…我记性不好，有些细节，还是自己来记录吧…哈哈哈哈啊哈哈哈…在此感谢学长… 1.首先，GLASS数据的下载网址——美国马里兰大学 2.选择第一个产品 3.打开就是年份的文件 4.由于此数据是MODIS数据为基础的，想要下载自己的区域，就要选择轨道号什么的，那么就麻烦了。那么就有了大神的代码了…此为…学长的代码博客——批量下载GLASS代码博客 5.那么比如我选择的区域以及时间，跑出来的代码是 6.将这
GEE 教程：计算LST和FVC（NDVI）可视化加载并下载到谷歌云盘
此星光明博客
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LST（Land Surface Temperature）是指地表温度，是指地球表面上地物或地面的温度。地表温度是地球能量平衡研究中的重要参数之一，对于气象学、水文学、生态学、农业等领域的研究具有重要意义。地表温度受许多因素的影响，包括太阳辐射、大气辐射、植被覆盖、土壤类型等。地表温度的测量可以通过遥感技术来实现。常用的遥感技术包括热红外辐射遥感和微波辐射遥感。热红外辐射遥感通过测量地球表面的热红外辐射来推测地表温度。地表温度越高，辐射的热红外辐射强度越大。
Google Earth Engine——如何实现裁剪后研究区影像的批量下载（以NDVI为例）
此星光明博客
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GEE云平台（Google Earth Engine）是一个强大的云平台，提供了丰富的地理数据和计算资源，用于进行地理数据分析和处理。在GEE平台上，可以实现对研究区影像的单景影像（以NDVI为例）的批量下载。下面是具体的过程：1. 登录GEE云平台并初始化首先，需要登录GEE云平台（https://earthengine.google.com/）并初始化一个新的脚本。在脚本中，可以选择所需的编程语言（如JavaScript）以及相关的API。2. 定义研究区。
Google Earth Engine （GEE）——同一区域对比LST和FVC（含union进行合并）案例分析
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我们计算城市和农村区域的缓冲区分别计算，我们将使用为此目的开发的地球引擎模块来计算地表温度。本文用函数union来将单独的矢量集合，通过融合矢量边界，这样就可以合并在一起。这里使用的是矢量集合中的合并，并返回一个特征集合。maxError将给定集合中的所有几何图形合并为一个集合，并返回一个包含单个特征的集合，该特征的 ID 仅为“union_result”和一个几何图形。
ndvi计算fvc
最新发布
03-09
### 使用 NDVI 计算 FVC (Fraction of Vegetation Cover) NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）是衡量植被健康状态的重要指标之一。通过 NDVI 可以估算植被覆盖度（FVC），其基本原理在于利用红光波段和近红外波段反射率差异来量化植被密度。 一种常用的基于 NDVI 的 FVC 计算方法如下： \[ \text{FVC} = \frac{\text{NDVI}-\text{NDVI}_{min}}{\text{NDVI}_{max}-\text{NDVI}_{min}} \times 100 \% \] 其中， - \( \text{NDVI}_{min} \) 表示裸土或其他无植被区域的最小 NDVI 值； - \( \text{NDVI}_{max} \) 是完全覆盖植被区的最大 NDVI 值； 这种方法假设了两个极端情况下的 NDVI 值已知，并且在这两者之间的变化线性分布[^1]。 为了实现这一过程，在 Google Earth Engine 平台上通常会先获取影像数据并计算 NDVI，之后应用上述公式转换成 FVC 数据集。考虑到实际操作中的数值范围限制，最终结果会被调整到合理的区间内，并可能采用 `ee.Image.toFloat()` 函数确保输出为合适的浮点数格式以便后续处理或可视化展示[^2]。 ```javascript // 定义函数用于计算FVC function calculateFVC(image){ var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('ndvi'); // Landsat 8 波段编号 // 设定NDVI最大值与最小值 var ndviMax = ee.Number(0.9); var ndviMin = ee.Number(-0.1); // 应用公式计算FVC var fvc = ndvi.subtract(ndviMin).divide(ndviMax.subtract(ndviMin)).multiply(100); return fvc.float().clip(aoi); // 转换为float类型并裁剪至研究区 } ```
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