GEE笔记-2.自学笔记 -2.3：区域统计

2.3.1 时段内的总统计

举例： 求2020年，各气象数据的统计量（均值、求和）

方法： 使用imageCollection内置的统计函数统一处理即可

//选择数据集及其中合适的字段
var ERA5_Pcp = ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/HOURLY")
                .filterDate('2020-01-01','2020-12-31')
                .select('total_precipitation_hourly')
                .map(function(image){
                  return image.multiply(1000)//原单位为m，换算为mm
                })
//求2020年各点年降水量
var ERA5_Pcpmean = ERA5_Pcp.sum()

2.3.2 分时段统计量（年/月均）

年均值：

//选择数据集及其中合适的字段
var ERA5_Pcp = ee.ImageCollection("ECMWF/ERA5_LAND/HOURLY")
                .select('total_precipitation_hourly')

//构建年列表
var years = ee.List.sequence(1981, 2016)

//得到每年统计量 [一年一个image，如每年的总降水量]
//对每年的数据进行处理，返回一个image，最终组成imageCollection
var PcpYears = ee.ImageCollection(years
  .map(function(y) {
    //构建统计起始时间
    var start = ee.Date.fromYMD(y, 1, 1)
    var end = start.advance(12, 'month')
    //应用起始时间统计
    return ERA5_Pcp.filterDate(start, end).sum().set('system:time_start',y).set('year',y)
  }))

//得到多年统计量 [多年一个image，如多年年均降水量]
var PcpYearMean = PcpYears
                  .mean()
                  .clip(LP)
                  .multiply(1000)

月均值：

//研究的时间范围
var years = ee.List.sequence(2020, 2020)
var months = ee.List.sequence(1, 12)

var monthlymeanNDVI =  ee.ImageCollection.fromImages(
                        years.map(function (y) {
                          return months.map(function(m) {
                            return dailyNDVI
                                .filter(ee.Filter.calendarRange(y,y, 'year'))
                                .filter(ee.Filter.calendarRange(m,m, 'month'))
                                .mean().set('year', y)
                                .set('month', m)
                                .set('system:time_start', ee.Date.fromYMD(y, m, 1))
                          });  
                        })
                        )