gee多年土地利用分类
时间: 2025-02-03 08:02:56 浏览: 82
### 使用Google Earth Engine (GEE) 进行多年土地利用分类
为了实现多年土地利用分类,可以采用 ESRI_Global-LULC_10m 数据集来获取高分辨率的土地覆盖信息。该数据集提供了详细的全球土地利用/土地覆盖分类,包括但不限于农田、森林、草地和城市地区等类别[^1]。
下面是一个Python脚本示例,展示如何加载并处理这些数据:
```python
import ee
ee.Initialize()
# 定义研究区域
aoi = ee.Geometry.Polygon(
[[[78.96, 27.17],
[78.96, 27.05],
[79.15, 27.05],
[79.15, 27.17]]])
# 加载ESRI Global LULC数据集
lulc = ee.ImageCollection('projects/sat-io/open-datasets/landcover_ESRI')
# 获取特定年份的数据
yearly_lulc = lulc.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').first().clip(aoi)
# 显示图像
Map.addLayer(yearly_lulc.randomVisualizer(), {}, "Land Cover Classification")
# 打印元数据查看可用波段和其他属性
print(yearly_lulc.bandNames().getInfo())
```
这段代码展示了如何通过过滤日期范围获得某一年的具体土地利用情况,并将其裁剪到感兴趣的研究区域内显示出来。对于多年度的时间序列分析,则可以通过循环遍历所需年份列表,分别提取每一年的数据来进行对比分析。
此外,在进行长期趋势分析时,还可以借鉴关于北运河流域水体面积变化的研究方法,即针对不同时间段内的水域变化情况进行探讨,这有助于理解整个流域内水面空间分布随时间演变的趋势[^2]。
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