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Google Earth Pro中检测未燃烧区域通常涉及对多时相遥感影像的分析,以识别地表覆盖变化。以下是实现此目标的详细步骤: 1. **获取多时相影像** Google Earth Pro提供历史影像功能,可用来比较不同时间点的地表状况。通过加载火灾前和火灾后的影像,可以直观观察地表变化,未燃烧区域将保持原有植被覆盖特征[^1]。 - 打开Google Earth Pro,导航至目标区域。 - 点击工具栏中的“时钟”图标(显示历史影像),选择火灾发生前和发生后的影像进行对比。 2. **使用NDVI等植被指数进行分析** 未燃烧区域通常保留较高的植被指数值。Google Earth Engine(GEE)平台支持NDVI(归一化植被指数)计算,可辅助识别植被覆盖度高的区域。虽然Google Earth Pro本身不支持直接计算NDVI,但可以结合Google Earth Engine进行遥感影像分析,然后将结果导入Google Earth Pro进行可视化。 示例GEE代码如下: ```javascript var dataset = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S3/OLCI') .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31'); var ndvi = dataset.select(['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7', 'B8', 'B9', 'B10', 'B11']) .map(function(image) { return image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); }); Map.addLayer(ndvi, {min: -1, max: 1, palette: ['blue', 'white', 'green']}, 'NDVI'); ``` 上述代码基于哨兵-3(Sentinel-3)OLCI数据计算NDVI,高NDVI值表示植被覆盖良好,可能是未燃烧区域[^1]。 3. **手动绘制区域并导出分析结果** 在Google Earth Pro中,可以使用“多边形工具”手动绘制疑似未燃烧区域,并导出为KML或KMZ文件。随后,可将这些矢量数据导入GIS软件(如QGIS或ArcGIS)进行进一步的空间分析和属性赋值。 4. **结合其他数据源增强分析精度** 利用MODIS或VIIRS的火灾热点数据,可以辅助识别已知的燃烧区域,从而更准确地圈定未燃烧区域。这些数据可以从NASA的Fire Information for Resource Management System (FIRMS)获取,并与Google Earth Pro叠加显示[^1]。 5. **进行地面验证(可选)** 若条件允许,结合地面调查或无人机航拍数据,可以提高未燃烧区域检测的准确性。 ###
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