5-8 计算指数 (5分)

本文介绍了一道简单的编程题目,要求输入一个不超过10的正整数n,然后输出2的n次幂的值。提供了完整的C语言实现代码,包括输入、计算和输出过程。

真的没骗你,这道才是简单题 —— 对任意给定的不超过10的正整数nnn,要求你输出2n2^n2n。不难吧?

输入格式:

输入在一行中给出一个不超过10的正整数nnn

输出格式:

在一行中按照格式 2^n = 计算结果 输出2n2^n2n的值。

输入样例:

5

输出样例:

2^5 = 32


#include<stdio.h>
#include<math.h>
int main(void)
{
 int i,n,s;
 scanf("%d",&n);
 for(i = 1;i <= n;i++)
 s = pow(2,i);
 printf("2^%d = %d",n,s);
 return 0;
}
<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用GEE进行基于Landsat 5的遥感生态指数计算。首先,我得回顾用户提供的引用内容。引用1提到了RESI的计算方法,引用2介绍了如何在GEE上下载Landsat 8数据。用户的问题是关于Landsat 5的,所以我需要调整方法适用到Landsat 5数据集。 首先,确定Landsat 5在GEE中的数据集名称。Landsat 5地表反射率数据在GEE中的名称应该是LANDSAT/LT05/C02/T1_L2。需要确认这个是否正确,可能需要查阅GEE的数据目录。 接下来,RESI通常由多个指标组成,比如NDVI(植被)、WET(湿度)、NDBSI(建筑指数)、LST(地表温度)。但Landsat 5可能没有热红外波段来直接计算LST,可能需要替代方法或者忽略该指标。或者,用户是否需要调整RESI的组成?比如,使用其他湿度指数或调整参数。 然后,代码结构部。用户需要示例代码,所以得提供一个清晰的步骤:加载影像集、预处理(云掩膜、时间过滤)、计算指数、合成RESI、可视化及导出。需要注意Landsat 5的波段名称与Landsat 8同,比如蓝波段是SR_B1,绿是SR_B2等。 云掩膜方面,Landsat 5的QA_PIXEL波段需要使用,可能得参考Landsat的QA标记方法,比如使用bitwiseAnd来提取云和阴影部。函数部可能需要定义cloudMask函数,处理每个影像的QA波段。 在计算各个指数时,比如NDVI是(NIR - Red)/(NIR + Red),对应的Landsat 5波段是SR_B4和SR_B3。湿度指数可能用MNDWI,需要绿波段和短波红外,SR_B2和SR_B5。建筑指数NDBSI可能由IBI(基于SWIR1和NIR)和SI(土壤指数)组成,需要具体公式。 合成RESI时,可能需要主成析(PCA)或者加权平均。但用户示例中的引用1可能使用了PCA,所以需要说明如何应用。过PCA在GEE中的实现可能需要调用ee.PCA()函数,或者用户需要自行计算,这可能比较复杂。或者,用户可能只是简单标准化各指数后取平均?需要明确。 可视化部,需要为每个指数设置调色板,并添加到地图中。导出数据可能需要指定区域、比例和文件名,用户需要替换为自己的区域和路径。 最后,生成相关问题,考虑用户可能的后续问题,比如预处理步骤、指数选择、验证方法等。 现在,需要确保所有步骤在GEE中可行,特别是Landsat 5的数据处理。例如,检查波段名称是否正确,云掩膜函数是否适用,各指数计算公式是否有误。此外,需要提醒用户注意Landsat 5的时间范围(1984-2012),确保研究时间在范围内。 可能遇到的错误包括波段名称错误、QA处理当导致云掩膜失效、PCA应用正确。因此,在代码中需要详细注释,并建议用户逐步调试,比如先检查单景影像的处理结果,再扩展到整个时间序列。 总结步骤:加载数据、预处理、计算指数、合成RESI、可视化导出。每个部需要准确对应Landsat 5的特性,确保代码正确运行。</think>### Google Earth Engine Landsat 5遥感生态指数计算方法 以下是基于GEE平台和Landsat 5数据计算遥感生态指数(RESI)的步指南,整合了植被、湿度、建筑指数和地表温度等指标[^1][^2]。 --- #### **1. 数据加载与预处理** **Landsat 5地表反射率数据**: ```javascript var landsat5 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/C02/T1_L2") .filterDate('1990-01-01', '2011-12-31') // 根据需求调整时间范围 .filterBounds(geometry); // 替换为研究区几何范围 ``` **云掩膜函数**: ```javascript function cloudMask(image) { var qa = image.select('QA_PIXEL'); var cloud = qa.bitwiseAnd(1 << 3).or(qa.bitwiseAnd(1 << 4)); // 云和云阴影标记 return image.updateMask(cloud.not()); } var landsat5_filtered = landsat5.map(cloudMask); ``` --- #### **2. 生态指数计算** **归一化植被指数(NDVI)**: $$ \text{NDVI} = \frac{\text{B4} - \text{B3}}{\text{B4} + \text{B3}} $$ ```javascript var ndvi = landsat5_filtered.mean().expression( "(B4 - B3) / (B4 + B3)", { B4: landsat5_filtered.select('SR_B4'), B3: landsat5_filtered.select('SR_B3') }).rename('NDVI'); ``` **湿度指数(WET)**: 使用改进的归一化差异水体指数(MNDWI): $$ \text{MNDWI} = \frac{\text{B2} - \text{B5}}{\text{B2} + \text{B5}} $$ ```javascript var wet = landsat5_filtered.mean().expression( "(B2 - B5) / (B2 + B5)", { B2: landsat5_filtered.select('SR_B2'), B5: landsat5_filtered.select('SR_B5') }).rename('WET'); ``` **建筑指数(NDBSI)**: 结合裸土指数(SI)和建筑指数(IBI): $$ \text{SI} = \frac{\text{B5} - \text{B4}}{\text{B5} + \text{B4}}, \quad \text{IBI} = \frac{\text{B5} - \text{B4}}{\text{B5} + \text{B4} + \text{B2}} $$ ```javascript var si = landsat5_filtered.mean().expression( "(B5 - B4) / (B5 + B4)", { B5: landsat5_filtered.select('SR_B5'), B4: landsat5_filtered.select('SR_B4') }); var ibi = landsat5_filtered.mean().expression( "(B5 - B4) / (B5 + B4 + B2)", { B5: landsat5_filtered.select('SR_B5'), B4: landsat5_filtered.select('SR_B4'), B2: landsat5_filtered.select('SR_B2') }); var ndbsi = si.add(ibi).divide(2).rename('NDBSI'); ``` --- #### **3. RESI合成** 将各指数标准化后加权平均: ```javascript var resi = ndvi.normalize() .add(wet.normalize()) .subtract(ndbsi.normalize()) .divide(3) .rename('RESI'); ``` --- #### **4. 可视化与导出** **地图显示**: ```javascript Map.centerObject(geometry, 8); Map.addLayer(resi, {min: -1, max: 1, palette: ['red', 'yellow', 'green']}, 'RESI'); ``` **导出至Google Drive**: ```javascript Export.image.toDrive({ image: resi, description: 'L5_RESI_1990-2011', scale: 30, region: geometry }); ``` --- ###
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