【数据挖掘】基于GEE平台按采样点提取Landsat 植被指数时间序列秘籍

本文介绍如何使用Google Earth Engine (GEE)从LANDSAT 8数据中提取NDVI、EVI和NDPI植被指数的时间序列。以2023年山东省为例,展示了代码实现和处理云量影响的建议。

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1. 写在前面

  🚀大家好,今天我要分享的是如何使用Google Earth Engine (GEE) 平台,针对特定的采样点,提取LANDSAT 8卫星数据中的植被指数时间序列。本代码主要包括三种植被指数:NDVI、EVI和NDPI。

2. GEE代码

🔍🔍 本代码以山东省为例,提取2023年1月1日到2023年10月1日时间段的逐日遥感影像:

var table = ee.FeatureCollection("users/cduthes1991/boundry/China_province_2019")
              
### 使用 Google Earth Engine API 提取 NDVI 数据 以下是基于 Python 的示例代码,用于从 Google Earth Engine 中提取 NDVI(归一化植被指数)。此过程涉及导入必要的库、初始化 GEE 并定义图像集合以及计算 NDVI。 #### 示例代码 ```python import ee # 初始化地球引擎 ee.Initialize() # 定义研究区域 (以经纬度表示的点) point_of_interest = ee.Geometry.Point([120.1967, 30.248]) # 替换为您感兴趣的坐标 # 加载 Landsat 8 图像集合并设置时间范围和空间过滤器 image_collection = ( ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') # 时间范围 .filterBounds(point_of_interest) # 空间范围 ) # 获取第一个符合条件的影像 first_image = image_collection.first() # 计算 NDVIndvi_band = first_image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI') # 将结果导出为 GeoTIFF 文件 task_config = { 'region': point_of_interest.buffer(1000).bounds().getInfo()['coordinates'], # 输出区域 'scale': 30, # 分辨率 'maxPixels': 1e9, } export_task = ee.batch.Export.image.toDrive( image=ndvi_band.select('NDVI'), description='Export_NDVI', folder='GEE_Results', **task_config ) export_task.start() print(f'NDVI Export Task ID: {export_task.id}') ``` 以上代码展示了如何加载 Landsat 8 影像集合,并从中计算 NDVI 值。`normalizedDifference` 方法被用来创建新的波段 `NDVI`[^3]。最后一步是将生成的结果导出到用户的 Google Drive 账户中。 --- ### 关键概念解释 1. **Landsat 8 TOA 集合**: 这里选择了 Landsat 8 表观反射率校正产品 (`LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA`) 来作为输入数据源。 2. **NDVI 计算方法**: 利用了红光波段 (`B4`) 和近红外波段 (`B5`) 的差值与总和之比来实现 NDVI 的标准化差异计算。 3. **地理边界设定**: 使用了一个特定地理位置上的兴趣点及其缓冲区作为分析的空间约束条件[^5]。 ---
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