Google Earth Engine:使用地图遍历实现逐年筛选卫星影像

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本文介绍如何利用Google Earth Engine JavaScript API,设置地图区域和时间范围,加载Landsat 8卫星数据,按年遍历筛选影像,并进行可视化,以进行时间序列分析和地理空间分析。

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介绍
Google Earth Engine(简称GEE)是一个强大的云平台,用于存储、处理和分析地理空间数据。它提供了丰富的卫星影像和地理数据集,以及一系列强大的分析工具。本文将介绍如何使用Google Earth Engine的JavaScript API,通过地图遍历实现逐年筛选卫星影像的功能。

步骤

  1. 设置地图区域和时间范围
    首先,我们需要设置地图的区域和时间范围。在下面的代码中,我们选择了一个矩形区域(经度范围:-180至180,纬度范围:-90至90),并设置了时间范围为2000年至2020年。
// 设置地图区域
var region = ee.Geometry.Rectangle({
   
   
  coords:
### 使用 Google Earth Engine (GEE) 下载逐年植被覆盖分数 (FVC) 为了实现GEE 平台下载逐年 FVC 数据的目标,可以遵循以下方法: #### 导入必要的库和定义区域 首先,在 GEE 中编写脚本时需加载所需的 JavaScript 或 Python 库,并指定感兴趣区(AOI),比如中国北京市。 ```javascript // 加载所需模块 var ee = require('gee_api'); // 定义研究区域为中国北京地区 var aoi = ee.Geometry.Polygon( [[[115.7, 41.0], [115.7, 39.4], [117.3, 39.4], [117.3, 41.0]]]); ``` #### 获取影像集合 接着获取 MODIS 影像集合作为输入源来计算 FVC。这里选择 MODIS/Terra+Aqua Surface Reflectance Daily L2 Global 1km 这一产品,因为它包含了用于计算 NDVI 和进一步推算 FVC 的波段信息[^3]。 ```javascript // 获取MODIS Terra+Aqua表面反射率每日全球1公里数据集 var modisCollection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA') .filterBounds(aoi); ``` #### 计算年平均 FVC 值 对于每一年的数据,先计算 NDVI,之后基于特定算法转换成 FVC。此过程涉及遍历多年份的时间序列,并针对每年度执行聚合操作以获得年度均值。 ```javascript function addNdvi(image){ var ndvi = image.normalizedDifference(['sur_refl_b02', 'sur_refl_b01']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); } // 添加NDVI至影像集中 modisCollection = modisCollection.map(addNdvi); // 设定起始年份与结束年份 var startYear = 2000; var endYear = 2020; for(var year=startYear;year<=endYear;year++){ // 提取某年的所有影像 var yearlyImages = modisCollection.filterDate(year+'-01-01', (parseInt(year)+1)+'-01-01'); // 对该年内所有影像求NDVI的平均值得到当年的FVC估计值 var annualMeanImage = yearlyImages.select('NDVI').mean().clip(aoi).multiply(0.0001); // 将NDVI转化为FVC var fvc = annualMeanImage.expression( '(ndvi - soilLineIntercept)/(soilLineSlope * (1 - soilLineIntercept))', {'ndvi':annualMeanImage}).clamp(0,1).rename('FVC'); // 设置文件名前缀以便识别不同年份的结果 var fileNamePrefix = "Beijing_FVC_" + String(year); // 配置导出参数并将结果保存到Google Drive中 Export.image.toDrive({ image:fvc, description:fileNamePrefix, folder:'FVC_Results', scale:1000, region:aoi}); } ``` 上述代码片段展示了如何利用 GEE API 来自动化处理多时相遥感影像并提取目标变量的过程。值得注意的是,实际应用中可能还需要考虑更多细节问题,例如云遮挡去除、辐射校正等预处理步骤以及更精确的模型拟合来进行 FVC 反演[^1]。
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