基于 Google Earth Engine 的北京市中心区域地表温度反演

原创 2025-04-23 23:31:32 1.4k 阅读 AI写同款

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单窗算法的地表温度反演：谷歌地球引擎GEE代码该论文基于Statistical Mono-Window（SMW）算法，对地表温度加以求解。其中，简单地说，SMW算法即是通过简单的线性关系，对由单热红外波段所得的大气表观亮温与地表温度之间的经验关系加以表示，从而计算得到LST。阅读详情

AI摘要

地表温度是地球表面能量平衡和气候变化研究的关键参数。本文介绍了如何使用 Google Earth Engine（GEE）对北京市中心区域的地表温度进行反演。通过定义区域和时间范围、加载并预处理 Landsat 8 数据、计算 NDVI 等步骤，最终反演得到地表温度并导出结果。

一、引言

地表温度（Land Surface Temperature, LST）是地球表面能量平衡和气候变化研究中的关键参数。利用卫星遥感数据结合相关算法，可以实现对大面积地表温度的快速获取。Google Earth Engine（GEE）提供了丰富的卫星影像资源和强大的计算能力，使得地表温度反演变得更加高效和便捷。本文将详细介绍如何使用 GEE 对北京市中心区域的地表温度进行反演，并将结果导出保存。

二、代码实现

2.1 定义区域和时间范围

// ------------------------- 步骤1：定义区域和时间范围 ------------------------- //
var roi = ee.Geometry.Point([116.3975, 39.9087]).buffer(10000); // 示例：北京市中心10公里缓冲区
Map.centerObject(roi, 10);  // 在地图中心显示区域
Map.addLayer(roi, {color:'red'}, 'ROI');  // 可视化ROI

var startDate = '2023-05-01';
var endDate = '2023-05-31';

这段代码定义了一个以北京市中心坐标为中心，半径为 10 公里的缓冲区作为研究区域（ROI），并将其显示在地图上。同时，设置了数据获取的时间范围为 2023 年 5 月 1 日至 5 月 31 日。

2.2 加载并预处理 Landsat 8 数据

// ------------------------- 步骤2：加载并预处理Landsat 8数据 ------------------------- //
var landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
  .filterBounds(roi)
  .filterDate(startDate, endDate)
  .f