GEE | 基于Landsat的1984-2024年归一化燃烧指数NBR分析

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各位同学,新年好!今天和大家分享的是1984-2024年归一化燃烧指数NBR,需要的同学仅需要更改研究区即可。

一、归一化燃烧指数

归一化燃烧指数(Normalized Burn Ratio, NBR)是通过近红外(NIR)和短波红外(SWIR)波段的反射率计算得出的。NBR的值范围在-1到1之间,通常用于评估火灾前后的植被变化。火灾后,NBR值会显著下降,随着时间的推移,植被恢复,NBR值会逐渐回升。

二、GEE代码

基于Landsat NBR年数据,print每年的NBR均值并导出栅格数据。

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差分归一化燃烧比(Differenced Normalized Burn Ratio,dNBR)是一种基于遥感数据的火灾监测指标,可以用来评估火灾对植被生长的影响。在Google Earth Engine(GEE)上,可以使用以下代码计算dNBR: 首先,导入Landsat 8影像和地表反射率数据集: ```javascript var L8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(geometry); var s2_sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31') .filterBounds(geometry); ``` 其中,geometry是感兴趣区域的几何图形。 然后,根据Landsat 8数据集计算NBR(Normalized Burn Ratio)指标: ```javascript var nbr = L8.map(function(img) { return img.normalizedDifference(['B5', 'B7']).rename('NBR'); }); ``` 接着,根据Sentinel-2数据集计算dNBR的分母: ```javascript var s2_nbr = s2_sr.map(function(img) { return img.normalizedDifference(['B8', 'B12']).rename('NBR'); }); ``` 其中,分子使用Landsat 8的B5和B7波段,分母使用Sentinel-2的B8和B12波段。 接下来,将Landsat 8和Sentinel-2的NBR数据集合并: ```javascript var combined_nbr = nbr.merge(s2_nbr); ``` 最后,计算dNBR指标: ```javascript var dNBR = combined_nbr.reduce(ee.Reducer.mean()) .expression('(NBR_1 - NBR_2) / (NBR_1 + NBR_2)', {'NBR_1': 'NBR_mean', 'NBR_2': 'NBR_mean_1'}) .rename('dNBR'); ``` 其中,NBR_mean和NBR_mean_1是分别表示两个NBR数据集的平均值。 最终,可以将dNBR指标以图像形式在GEE上展示: ```javascript Map.addLayer(dNBR, {min: -1, max: 1, palette: ['red', 'yellow', 'green']}, 'dNBR'); ```
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