Google Earth Engine 实战：江宁区 2010-2020 年叶面积指数（LAI）时空动态分析

引言

叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）是衡量植被生长状态和生态系统生产力的关键指标，在农业监测、生态环境评估等领域具有重要应用价值。Google Earth Engine（GEE）凭借其强大的遥感数据处理能力，为分析长时间序列的 LAI 变化提供了高效解决方案。本文以南京市江宁区为例，详细介绍如何利用 GEE 对 MODIS LAI 数据进行处理，实现 2010 - 2020 年 LAI 的时空动态可视化与对比分析。

一、数据与研究区域

1.1 研究区域

江宁区位于南京市中南部，区域内植被类型丰富，涵盖森林、农田、城市绿地等。通过分析该区域 LAI 的时空变化，可直观反映植被覆盖度、生长趋势以及城市化对生态环境的影响。

1.2 数据来源

本文使用的 LAI 数据来自 MODIS MCD15A3H 产品（数据集 ID：MODIS/006/MCD15A3H），该产品由 NASA 发布，空间分辨率为 500 米，时间分辨率为 8 天，提供了全球范围内的叶面积指数估算值。

二、GEE 代码实现详解

2.1 定义研究区域

// 定义江宁区的经纬度矩形范围
var jiangning = ee.Geometry.Rectangle([118.5, 31.7, 119.2, 32.2]);

使用ee.Geometry.Rectangle通过经纬度坐标定义江宁区的矩形边界。该方法相比多边形定义更简洁，适用于初步的区域划定。若需更高精度，可导入矢量边界数据。

2.2 加载 MODIS LAI 数据集

// 加载MODIS LAI数据集
var laiCollection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD15A3H')
                      .select('Lai');

调用ee.ImageCollection加载 M