绘制单个点的Landsat年度逐日NDVI时间序列折线图

首先,让我们来解释一下标题的意思。该标题的主要意思是要绘制一个特定地点的Landsat卫星数据集中的每年逐日的归一化植被指数(NDVI)时间序列折线图。NDVI是一种常用的遥感指标,用于评估地表植被的状况和生长情况。通过绘制NDVI时间序列折线图,我们可以观察到该地点的植被生长和季节变化的模式。

现在,让我们来看看如何使用Python编程语言来实现这个任务。我们将使用一些常用的开源库,包括pandas、matplotlib和rasterio。在开始之前,请确保已经安装了这些库。

首先,我们需要获取Landsat卫星数据集。在这里,我们将假设你已经有了Landsat数据集,并且知道如何读取和处理它们。我们将专注于NDVI数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import rasterio

# 读取Landsat数据集
# 这里假设你已经知道如何读取和处理Landsat数据
在 Google Earth Engine(GEE)中处理 Landsat 影像生成 NDVI 时间序列,可按以下操作进行: 1. **定义研究区域和时间范围**:以北京市为例,定义研究区域为以北京市中心坐标 `[116.3975, 39.9087]` 为中心、半径为 10 公里的缓冲区,数据获取时间范围从 2018 年 1 月 1 日到 2023 年 12 月 31 日。 ```javascript var roi = ee.Geometry.Point([116.3975, 39.9087]).buffer(10000); Map.centerObject(roi, 10); Map.addLayer(roi, {color:'red'}, 'ROI'); var startDate = '2018-01-01'; var endDate = '2023-12-31'; ``` 2. **加载 Landsat 影像集合**:根据所需的 Landsat 卫星系列(如 Landsat 8)加载影像集合,并筛选出研究区域和时间范围内的影像。 ```javascript var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') .filterBounds(roi) .filterDate(startDate, endDate); ``` 3. **去除云的影响**:使用影像的质量评估波段(QA 波段)进行云掩膜处理,去除影像中的云及云阴影。 ```javascript function maskL8sr(image) { var qaMask = image.select('BQA').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0); return image.updateMask(qaMask); } var maskedCollection = collection.map(maskL8sr); ``` 4. **计算 NDVI**:对于每一幅影像,使用近红外波段(NIR)和红光波段(Red)计算 NDVI。 ```javascript function addNDVI(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); } var ndviCollection = maskedCollection.map(addNDVI); ``` 5. **生成 NDVI 时间序列**:对 NDVI 影像集合按时间进行排序,然后可以通过绘制图表或导出数据的方式生成 NDVI 时间序列。 ```javascript var timeSeries = ndviCollection.select('NDVI').getRegion(roi, 30); print(timeSeries); ```
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