第一篇：【Python-geemap教程（三）上】3D地形渲染与Landsat NDVI计算

引言

在前两篇内容中，我们完成了基于 Miniconda 搭建 geemap + Google Earth Engine (GEE) 的开发环境，并介绍了基础数据加载与可视化方法。从本文开始，我们将深入实战，分两篇讲解如何通过 Python+geemap 实现多维地理数据可视化：

• 上篇：3D地形渲染与单景影像植被指数计算；
• 下篇：时序植被指数动态可视化与综合应用。

通过这两篇内容，你将掌握从静态地形分析到动态植被监测的完整流程，理解地理空间数据的多维特征。

一、3D地形可视化：探索青藏高原的地貌特征

SRTM（航天飞机雷达地形测绘任务） 数据是全球应用最广泛的数字高程模型之一，分辨率达30米。我们将用它实现青藏高原东北部的3D地形渲染，并计算坡度、坡向等地形因子。

import geemap
import ee

# 初始化 GEE
try:
    ee.Initialize(project='ee-hllutlu2024')  # 替换为自己的GEE项目ID
except Exception:
    ee.Authenticate()
    ee.Initialize(project='ee-hllutlu2024')

# 创建 3D 地图（mode='3D'）
Map = geemap.Map(center=[36.5, 100.5], zoom=8, mode='3D')

# 加载 SRTM DEM 数据
dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003')

# 计算坡度与坡向
slope = ee.Terrain.slope(dem)
aspect = ee.Terrain.aspect(dem)

# 高程可视化参数
dem_params = {
   
   
    'min': 0,
    'max': 5000,
    'palette': ['006633', 'E5FFCC', '662A00', 'D8D8D8', 'F5F5F5']
}

# 添加图层
Map.addLayer(dem, dem_params, 'Elevation')
Map.addLayer(slope, {
   
   'min': 0, 'max': 60}, 'Slope')
Map.addLayer(aspect, {
   
   'min': 0, 'max': 360}, 'Aspect')

# 添加颜色条
Map.add_col