GEE批量下载每期NDVI
时间: 2025-04-18 20:20:16 浏览: 46
### 使用Google Earth Engine批量下载各期NDVI数据
为了实现通过Google Earth Engine (GEE) 批量下载每期的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),可以采用Python API来编写脚本自动化这一过程[^1]。
首先,安装并导入必要的库:
```python
import ee
from datetime import date
import os
ee.Initialize()
```
定义函数用于计算指定时间段内的NDVI图像集合,并设置影像筛选条件如云覆盖度等参数。这里以Landsat 8为例说明操作流程[^2]:
```python
def get_ndvi_collection(start_date, end_date):
landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA') \
.filterDate(start_date, end_date) \
.filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 10))
ndvi = landsat.map(lambda image: image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'))
return ndvi
```
创建任务列表并将每个时期的NDVI导出至Google Drive或其他存储位置:
```python
start_dates = ['2023-01-01', '2023-04-01'] # 定义起始日期数组
end_dates = ['2023-03-31', '2023-06-30'] # 对应结束日期数组
for i in range(len(start_dates)):
collection = get_ndvi_collection(date.fromisoformat(start_dates[i]), date.fromisoformat(end_dates[i]))
task_config = {
'image': collection.mean(),
'description': f'ndvi_{i}',
'scale': 30,
'region': region.geometry().bounds().getInfo()['coordinates'],
'folder': 'gee_downloads'
}
export_task = ee.batch.Export.image.toDrive(**task_config)
export_task.start()
print("Export tasks have been started.")
```
上述代码片段展示了如何利用循环结构遍历多个时间区间,并针对每一个时期发起单独的数据导出请求[^3]。
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