基于GEE与LandTrendr的上海地区植被变化监测：算法原理与实践应用

原创

于 2025-07-25 23:23:42 发布 · 1.4k 阅读

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#算法 #大数据 #人工智能

这次的内容也是应粉丝要求做的一期内容，大家是开始给我上强度了，有点越来越难了，不过也是做出来了，大家感兴趣的可以好好参考参考！另外关注推荐我的优快云和公众号给有需要的同行。

长时间序列植被变化监测是生态环境保护、城市化进程评估的重要基础。Google Earth Engine（GEE）作为云端遥感分析平台，整合了海量遥感数据与高效计算能力，为大尺度、长时序的生态监测提供了便利。LandTrendr（Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery）算法作为时序分割领域的经典方法，能够从遥感指数的年际变化中精准识别植被扰动与恢复过程。本文以1990-2023年上海地区为研究对象，基于GEE平台实现LandTrendr算法的完整应用，从数据预处理到结果输出，系统展示植被减少区域的提取流程，并总结监测结果的生态意义。

一、LandTrendr算法理论基础

LandTrendr算法是针对 Landsat 时序数据开发的植被动态监测工具，其核心逻辑是通过分段线性拟合捕捉遥感指数的趋势转折，从而区分“自然波动”与“实质性生态变化”，为植被扰动（如退化、破坏）和恢复过程的定量化分析提供支撑。

1.1 算法核心原理

LandTrendr的工作流程可分为四个关键步骤，各步骤紧密衔接以实现高精度变化检测：

数据标准化：对原始遥感影像进行辐射校正、云/影去除等预处理，提取NDVI（归一化植被指数）、TCG（缨帽变换绿度）等与植被生长状态相关的指数，构建时间连续、空间一致的年际时序数据集。
分段线性拟合：采用最小二乘准则对指数时序进行分段线性建模，将连续的年际变化划分为若干“稳定段”——每个线段代表一段植被状态相对稳定的时期，线段的斜率（变化速率）、截距（基准水平）和持续时间构成该时段的核心特征。
变化事件识别：通过设定阈值（如变化幅度、持续时间）筛选“真实变化”。当相邻线段的斜率发生显著转折（如NDVI从稳定增长转为快速下降），且变化幅度、持续时间等参数满足预设条件时，判定为一次植被变化事件。
精度优化：通过控制最大分割段数（避免过度拟合）、最小观测值数量（保证拟合稳定性）等参数，减少噪声对变化检测的干扰，确保提取的变化事件具有生态合理性。

1.2 算法优势

相较于传统的单期影像对比或简单趋势分析方法，LandTrendr具有以下显著优势：

抗干扰能力强：通过多因子掩膜（云、阴影、雪、水体等）和分段拟合策略，有效过滤短期噪声（如突发性天气影响）对长期趋势的干扰。
时间敏感性高：能够捕捉变化的起始时间、持续时长和结束节点，为变化过程的时序特征分析提供支撑。
参数可定制化：支持根据研究区植被类型、监测目标调整变化幅度、最小制图单元等参数，适配不同区域的生态特征。

二、基于GEE的上海地区植被变化监测代码解析

以下基于GEE平台，结合Landsat Collection 2数据（辐射校正精度更高），实现1990-2023年上海地区植被减少区域的提取。代码流程涵盖数据准备、算法运行、结果可视化与导出，各步骤均针对上海地区的生态特征进行参数优化。

2.1 研究区与模块导入

// 导入LandTrendr工具模块（封装时序处理核心功能）
var ltgee = require('users/emaprlab/public:Modules/LandTrendr.js');
// 定义研究区：上海行政边界（需预先上传至GEE资产的矢量数据）
var geometry = ee.FeatureCollection("projects/ee-hllutlu2024/assets/SHANGHAI");

代码说明：
LandTrendr模块封装了时序数据构建、分段拟合、变化提取等基础功能，无需重复开发核心算法；研究区矢量数据（上海行政边界）需提前准备并上传至GEE资产，作为空间分析的地理约束。

2.2 核心参数配置

var params = {
   
   
  startYear: 1990,                  // 时序起始年份
  endYear: 2023,                    // 时序结束年份
  startDay: '05-01',                // 生长季起始日期（5月）
  endDay: '10-31',                  // 生长季结束日期（10月）
  index: 'NDVI',                    // 核心监测指数（反映植被覆盖度）
  ftvList: ['TCG'],                 // 辅助指数（增强植被信号）
  maskThese: ['cloud', 'shadow', 'snow', 'water'], // 需去除的干扰因子
  runParams: {
   
   
    maxSegments: 6,                 // 最大分割段数（控制拟合复杂度）
    spikeThreshold: 0.9,            // 噪声过滤阈值（0.9表示允许10%短期波动）
    preventOneYearRecovery: true,   // 排除1年恢复期干扰（避免误判）
    minObservationsNeeded: 5        // 每段最小观测值数量（保证拟合稳定性）
  }
};

参数设计依据：

生长季选择（5-10月）：上海地区该时段植被生长旺盛，NDVI值稳定且对植被覆盖度敏感，可减少冬季落叶、春季返青等物候波动对监测的影响。
指数组合（NDVI+TCG）：NDVI是植被监测的经典指数，但易受土壤背景反射影响；TCG（缨帽变换绿度）通过光谱变换增强植被信息，二者结合可提升变化检测的鲁棒性。
分割参数：33年数据设置最大6段分割（平均每段约5年），兼顾趋势捕捉精度与计算效率；最小5个观测值可确保每段拟合结果的稳定性。

2.3 时序数据集构建

// 构建Landsat Collection 2表面反射率时序数据集
var annualSR = ltgee.buildSRcollection(
  params.startYear, params.endYear,
  params.startDay, params.endDay,
  geometry, params.maskThese
);

// 提取LandTrendr所需指数数据集（核心指数+辅助指数）
var ltCollection = ltgee.buildLTcollection(
  annualSR, params.index, params.ftvList
);

数据处理细节：

buildSRcollection函数：自动完成Landsat影像筛选（按时间范围、空间范围）、辐射校正（基于Collection 2标准）、干扰因子去除（云、阴影、雪、水体），输出逐年表面反射率数据集，确保数据的时间一致性和辐射准确性。
buildLTcollection函数：基于反射率数据计算NDVI（核心指数）和TCG（辅助指数），将原始反射率转换为生态意义明确的指数时序，为后续分割提供适配的输入数据。

2.4 LandTrendr时序分割

// 运行LandTrendr时序分割算法
var ltResult = ltgee.runLT(
  params.startYear, params.endYear,
  params.startDay, params.endDay,
  geometry, params.index, params.ftvList,
  params