gee代码实例教程详解:城市区域
时间: 2025-02-15 07:59:41 浏览: 50
### 使用GEE进行城市区域分析
#### 获取和预处理卫星影像数据
为了有效地执行城市区域分析,首先需要获取合适的遥感影像。常用的数据源包括Landsat系列、Sentinel-2以及MODIS等多光谱传感器所采集的影像。
```javascript
// 加载 Landsat 8 表面反射率产品集合
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31');
```
对于城市研究而言,选择具有较高空间分辨率的数据尤为重要,因为这有助于更精确地区分不同类型的用地覆盖情况[^1]。
#### 计算植被指数以区分自然与建成环境
利用归一化差异植被指数(NDVI),可以有效识别出绿色植物的存在与否,从而帮助划定城市的边界范围之外哪些地方属于绿地或农业区。
```javascript
function addNdvi(image){
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5','B4']).rename('NDVI');
return image.addBands(ndvi);
}
var with_ndvi = dataset.map(addNdvi);
Map.setCenter(-76.97, 38.84, 10); // 设置地图中心位置为华盛顿特区
Map.addLayer(with_ndvi.select('NDVI').mean(), {min:-1,max:1,palette:'FFFFFF,00FF00'}, "Average NDVI");
```
此部分操作能够突出显示那些可能含有大量植被而非建筑物的地表特征[^4]。
#### 应用分类算法实现土地覆被制图
针对已准备好的带有额外波段信息(如NDVI)的图像堆栈应用监督式或非监督式的机器学习方法来进行最终的土地用途划分。例如采用随机森林(Random Forests)或其他适合大规模地理数据分析的技术手段完成这一目标。
```javascript
// 定义训练样本点位并构建分类器模型...
var training = image.sampleRegions({
collection: points,
properties: ['landcover'],
scale: 30
});
var classifier = ee.Classifier.smileRandomForest(10).train(training, 'landcover');
// 执行分类并将结果可视化...
var classified = image.classify(classifier);
Map.addLayer(classified.randomVisualizer(), {}, 'Classification Result');
```
上述过程不仅限于简单的二元对比(即“城市vs非城市”),还可以进一步细分为多种具体类别,比如住宅区、商业区、工业设施等等[^3]。
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