使用Google Earth Engine平台估算全球森林生物量

最新推荐文章于 2025-05-20 13:00:59 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 13:00:59 发布
阅读量623 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： GEE
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/VwajAlgorithm/article/details/133262955
GEE 专栏收录该内容
82 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 平台进行全球森林生物量估算，涉及数据获取、预处理、生物量估算及结果可视化。通过遥感数据和GIS技术，可以对森林健康和碳储量进行评估，为森林管理与环境保护提供数据支持。

全球森林生物量是评估森林健康和碳储量的重要指标。通过利用遥感数据和地理信息系统（GIS）技术，可以使用Google Earth Engine（GEE）平台实现全球范围内的森林生物量估算。在本文中，我们将介绍如何使用GEE平台进行全球森林生物量估算，并提供相应的源代码。

  1. 数据获取
    在GEE平台上，可以获取多种遥感数据，包括植被指数、地形数据和气象数据等。为了估算全球森林生物量，我们需要获取的数据包括高分辨率的植被指数数据和树木高度数据。

以下是获取MODIS植被指数数据的代码示例：

var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2')
                  .filter(ee
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
Google Earth Engine（GEE） ——利用sentinel-2（哨兵2号）数据使用随机森林方法模型预测森林地上生物量
此星光明博客
04-17 3243
森林地上生物量是指森林中生长在地面以上的植物和生物的重量，包括树木、灌木、草本、藤蔓、苔藓等。它是森林生态系统中的一个重要指标，能够反映出森林生产力和生态系统的健康状况。森林地上生物量的测量通常通过样地调查和遥感技术来实现。样地调查需要在森林中选择一定数量和分布的样地，并通过测量树高、胸径、树种、植被覆盖度等指标来计算出每个样地的生物量。遥感技术则利用卫星或航空器传感器获取森林的遥感图像，并根据图像中的各种特征来估算森林的生物量。本文将使用随机森林算法利用GEE进行大面积森林地上生物量估算。
Google Earth Engine（GEE）——使用GEE平台实现全球森林生物量的估算（MODIS数据为例）
此星光明博客
01-30 3098
本文提出了一个处理链，利用谷歌地球引擎（GEE）云平台的能力，从15年的MODIS数据中推导出全球叶面积指数（LAI）、光合有效辐射吸收分数（FAPAR）、植被覆盖分数（FVC）和冠层含水量（CWC）地图。这项工作的一个主要特点是实施了一个检索链，利用全球和气候数据记录（CDR）的MODIS表面反射率和LAI/FAPAR数据集的GEE能力，允许以前所未有的及时性对生物物理变量进行全球估算。TRY中越来越多的可用植物性状数据（包含数千条记录）缓解了对辐射传输模型中一些输入参数的更现实的表述的需要。
全球森林生物量数据（FAO 2005年）
01-14
Global Forest Biomass http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/FOR/biomass.html This work presents a technique to downscale the aggregated results of the FRA2005 from the country level to a half degree global spatial dataset containing forest growing stock; above/belowground biomass, dead wood and total forest biomass; and above-ground, below-ground, dead wood, litter and soil carbon. The downscaling method is derived using a relationship between net primary productivity (NPP) and biomass and the relationship between human impact and biomass assuming a decrease in biomass with an increased level of human activity. The results, presented here, represent one of the first attempts to produce a consistent global spatial database at half degree resolution containing forest growing stock, biomass and carbon stock values. Kindermann, G.E., McCallum, I., Fritz, S. & Obersteiner, M. 2008. A global forest growing stock, biomass and carbon map based on FAO statistics. Silva Fennica 42(3): 387–396. # All data in ESRI ASCII grid 0.5 deg lat/lon
Google Earth Engine（GEE）——GEDI L4B全球地表生物量密度1000m分辨率数据集
此星光明博客
04-24 2691
GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density (Version 2) 这个全球生态系统动态调查（GEDI）L4B产品提供了基于从2019-04-18开始的第19任务周到2021-08-04结束的第138任务周的观测结果的1公里×1公里平均地上生物量密度（AGBD）的估计值。GEDI L4A足迹生物量产品将每个高质量的波形转换为AGBD预测，而L4B产品使用每个1公里单元边界内存在的样本来统计推断平均AGBD。 GEDI L2A矢量数据可以在表集LARSE/..
chloris.earth ——Chloris 全球生物量 2003 - 2019 数据平台
此星光明博客
12-02 1211
平台为项目开发商、投资者和森林碳信用额的大型企业买家以及采取行动在其供应链中保护、恢复和种植树木和森林的公司提供基于科学的数据。这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的实地数据进行验证。该数据集提供了对地上储量和变化的直接估计，而不是基于土地利用或土地覆盖面积的变化，因此它们包括所有类型的木本植被（无论是天然植被还是人工林）中碳储量的增加和减少。Chloris 使用尖端的遥感、机器学习和生态科学来衡量最重要的事情：自然。
【遥感与机器学习】基于Google Earth Engine的随机森林模型：多源卫星数据融合用于植被生物量估算系统设计
最新发布
10-31
该文档是一份基于Google Earth Engine（GEE）平台的完整遥感数据分析脚本，旨在通过多源遥感数据（Sentinel-2光学影像、Sentinel-1 SAR数据、Copernicus DEM地形数据、GEDI激光雷达生物量与树冠高度产品）估算越南...
Google Earth Engine 利用sentinel-2（哨兵2号）数据使用随机森林方法模型预测森林地上生物量.pdf
10-01
主要涉及Google Earth Engine、PIE-Engine、Planetary Computer、AI Earth等云平台的遥感生态云计算研究。2022年云计算领域博客之星TOP3，华为云云享专家、MVP，阿里云社区、51CTO博客专家博主。
【遥感与机器学习】基于Google Earth Engine的梯度提升树模型：多源卫星数据融合用于森林生物量估算与空间分布预测系统设计
10-31
适合人群：具备一定遥感与地理信息系统（GIS）基础，熟悉Google Earth Engine平台操作的科研人员或研究生，尤其适用于从事森林生物量估算、碳储量评估等相关领域的技术人员；有JavaScript编程经验者更佳。; 使用...
免费获取全球生物量密度1km网格tif数据（GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density, Version 2）
此星光明博客
04-06 3806
数据介绍： 全球生态系统动态调查（GEDI）L4B产品提供了基于从2019-04-18开始的第19任务周到2021-08-04结束的第138任务周的观测结果的1公里×1公里（1公里，下同）的平均地上生物量密度（AGBD）估计值。GEDI L4A足迹生物量产品将每个高质量的波形转换为AGBD预测值，L4B产品使用每个1公里单元边界内存在的样本来统计推断平均AGBD。GEDI L4B算法理论基础文件（ATBD）中描述了网格化程序。Patterson等人（2019）描述了L4B产品中使用的基于模型的混合推断模式
GEE数据集——全球森林地面生物量2010、2017、2018、2019和2020年的森林地上生物量
此星光明博客
08-28 3015
欧空局 CCI 全球森林地面生物量该数据集提供了2010、2017、2018、2019和2020年的森林地上生物量估计值。这些估算值来自哥白尼哨兵-1 号任务、环境卫星的 ASAR 仪器和日本宇宙航空研究开发机构的高级陆地观测卫星（ALOS-1 和 ALOS-2）提供的地球观测数据（视年份而定），以及其他地球观测来源提供的额外信息。该数据集是欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）计划的一部分，由生物量 CCI 小组生成。该数据集包括针对所有生物群落和每年的 L 波段多时观测数据。
下载全球数据一些有用网站
06-16
Download free shapefile maps 全球城市点数据下载一些常用网站
微软行星云计算——Chloris Global Biomass 2003 - 2019年全球生物质数据集
此星光明博客
08-31 960
这些地图和数据集是通过结合来自星载卫星的多个遥感测量结果生成的，使用最先进的机器学习和统计方法进行处理，并使用来自多个国家的现场数据进行验证。该数据集提供了对地上储量和变化的直接估计，而不是基于土地利用或土地覆盖面积的变化，因此它们包括所有类型的木本植被（无论是自然植被还是人工林植被）中碳储量的收益和损失。其中一个代表了给定年份的地上木质生物量的估计值（吨），另一个代表了与前一年相比的变化（吨）。首先，我们将在每个空间维度上对整个数据集进行10倍的降样，并将节点数据值以上的任何数值删除。
GEE：MODIS计算生物量
养乐多的博客
11-23 2966
本文记录在Google Earth Engine（GEE）平台上通过NPP和GPP数据来计算生物量。MODIS数据。
GEE：基于GEDI-4A 级（L4A）数据和机器学习方法预测地上生物量密度（AGBD；单位为 Mg/ha）
养乐多的博客
04-10 2355
优快云@_养乐多_本文将介绍在 Google Earth Engine （GEE）平台上使用GEDI-4A 级（L4A）数据和机器学习方法（随机森林回归/CART/最小距离/梯度提升树）预测地上生物量密度（AGBD；单位为 Mg/ha）的方法和代码。
Google Earth Engine APP（GEE） ——基于多种机器学习多源遥感不同变量组合下的森林地表生物量模型预测APP
此星光明博客
11-28 532
本代码的主要功能是将我们提前准备好的森林生物量样本点上传到Google earth engine中的assets中，通过在APP中上传两个链接：分别是1：森林样地生物量样本点，2：为多波段影像集合第二步就是选择不同波段组合，这里就是我们已经将我们所导入的链接中所包含的结果。这个功能主要通过ui.Select(itemsvalueonChangedisabledstyle)通过label 和已经给定的value值来选取匹配指定的波段进行机器学习。
中国森林地上和地下生物量碳变化数据集（2002-2021）
m0_63269495的博客
08-19 751
生物量碳是指活有机体中的碳量，‌通常植物的生物量碳占生物量的45%到50%。‌生物量碳是生物量的一部分，‌主要指的是活有机体中的碳元素。‌在植物群落中，‌植物的生物量碳是生物量碳的主要来源，‌其含量占生物量的相当大的比例，‌这对于理解全球碳循环和生态系统的碳储存具有重要意义。为了量化中国近期全国性恢复工作的生态后果，过去20年森林生物量碳储量变化的空间显性信息是至关重要的。数据集主要以tif的格式存储。
森林生物量（蓄积量）估算全流程
热爱分享，热爱记录
08-22 7059
哨兵数据下载、去云、计算变量、建立样本、随机森林建模、计算生物量保姆级教程
森林生物量估算
2301_79407279的博客
08-22 1367
run.bat的内容如下：S2.tif代表我们要计算植被指数的影像，band=4代表S.tif的B4波段，rvi.tif表示输出影像的文件名，执行的波段运算是B/A也就是B8/B4也就是NIR/RED=RVI。运行完之后，我们会得到一个tif文件，因为我们只需要云掩膜也就是保留0和1的像元（纯净的陆地像素与纯净的水像素），其他和云相关的像元删掉，也就是将云所在的像素去掉。然后进行掩膜操作，说白了就是把有云的地方抠掉，然后再进行后续的镶嵌操作补上来，云多真没办法，哎！
基于机载激光雷达数据的森林生物量估测：AI驱动的遥感革新
zhz5214的博客
05-20 1376
摘要：森林生物量是生态系统碳循环和碳汇估算的核心参数。传统遥感方法（如光学影像）在三维结构解析上存在局限，而机载激光雷达（LiDAR）凭借高精度点云数据，能够捕捉森林的垂直结构信息。结合人工智能（AI）技术，可实现从数据处理到模型构建的全流程优化，为森林生态监测和碳管理提供高效解决方案。
基于Google Earth Engine云平台构建的多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型含生物量模型应用APP
12-27
### 使用Google Earth Engine构建多源遥感数据森林地上生物量AGB估算模型 #### 数据准备与预处理 为了建立可靠的森林地上生物量（AGB）估算模型，首先需要收集并处理来自不同来源的数据。这包括但不限于Sentinel-2...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值