GEE训练教程：Google Earth Engine中分析特定区域的归一化植被指数（NDVI）以及计算植被覆盖区域

最新推荐文章于 2025-05-16 15:22:45 发布
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分类专栏： GEE教程训练 文章标签： gee 教程 归一化指数 NDVI 植被覆盖度 JavaScript 直方图
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使用Google Earth Engine分析NDVI和植被覆盖区域

在本博客中，我们将使用Google Earth Engine（GEE）来分析特定区域的归一化植被指数（NDVI）以及计算植被覆盖区域。通过以下步骤，我们将实现这一目标。

1. 定义感兴趣区域

首先，我们需要定义一个多边形作为我们的感兴趣区域（ROI）。

var geometry = ee.Geometry.Polygon(
    [[[-
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1 植被覆盖度遥感监测 根据NDVINDVINDVI数据进行像元二分模型计算植被覆盖度 像元二分模型将像元的植被覆盖结构分为纯像元与混合像元两类，纯像元植被完全覆盖覆盖度为1，混合想要由植被与废止被构成，其NDVINDVINDVI是植被覆盖部分的NDVINDVINDVI值与非植被覆盖部分NDVINDVINDVI值的线性加权： NDVI=fv⋅NDVIv+(1−fv)⋅NDVI0 NDVI=f_v\cdot NDVI_v+(1-f_v)\cdot NDVI_0 NDVI=fv​⋅NDVIv​+(1−fv​)⋅
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GEE实战 | 计算NDVI & NDWI
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Google Earth Engine (GEE) 是一个强大的在线数据处理和分析平台，用于地理空间数据分析。计算归一化差值植被指数 (NDVI) 主要是通过以下步骤： 1. **获取遥感数据**：首先需要从GEE的数据库中选择合适的卫星图像数据，通常使用的是红光和近红外光波段的数据。例如，你可以选择MODIS或Sentinel-2等卫星数据产品。 ```javascript var red = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD09GA'); var nir = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD09GA'); ``` 2. **下载并合并数据**：对每个时间点获取对应的红光和近红外影像，并将它们合并到一起。 ```javascript var dateFilter = ee.DateRange(start, end); var imageCollection = red.merge(nir).filterDate(dateFilter); ``` 3. **计算NDVI**：利用公式 `(nir - red) / (nir + red)` 计算NDVI。注意，GEE需要预处理数据（如转换到合适范围），确保红色和近红外波段都在正常范围内。 ```javascript var ndvi = imageCollection.map(function(image) { return image.select('B5').subtract(image.select('B4')).divide( image.select('B5').add(image.select('B4')) ).rename('NDVI'); }); ``` 4. **统计和可视化结果**：最后，你可以计算平均NDVI、制作时间序列图，或者按区域导出数据进行进一步分析。 ```javascript var meanNdvi = ndvi.mean(); map.centerObject(meanNdvi.geometry(), 10); map.addLayer(meanNdvi, {'min': -1, 'max': 1}, 'NDVI Mean'); ```
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