GEE计算湟中区NDVI

在 Google Earth Engine (GEE) 中计算湟中区的 NDVI（归一化植被指数）需要完成数据加载、区域裁剪、NDVI 计算、可视化以及导出等步骤。以下是详细的实现方法： ### 数据准备与区域定义 首先，需要定义湟中区的地理边界。可以通过导入矢量文件或使用 GEE 内置的行政区划数据来获取该区域。 ```javascript // 加载中国青海省湟中区的行政边界 var qh = ee.FeatureCollection("FAO/Admin2") .filter(ee.Filter.eq('NAME_2', 'Huangzhong')); // 确认 NAME_2 是否为湟中区 // 可视化区域 Map.centerObject(qh, 8); Map.addLayer(qh, {color: 'blue'}, 'Huangzhong District'); ``` ### 卫星影像筛选与处理 选择适合的卫星数据源，例如 Landsat 8 或 Sentinel-2，并进行时间范围和云量过滤： ```javascript // 使用 Landsat 8 数据为例 var l8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2"); // 筛选时间范围和区域 var filtered = l8 .filterDate('2023-01-01', '2023-12-31') .filterBounds(qh) .map(function(image) { return image.select(['SR_B.'], ['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']); }); // 查看影像数量 print('Filtered Image Count:', filtered.size()); ``` ### NDVI 计算 利用 Landsat 8 的近红外波段（B5）和红光波段（B4）计算 NDVI： ```javascript // 定义添加 NDVI 波段的函数 var addNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); }; // 对影像集合中的每一张影像计算 NDVI var withNDVI = filtered.map(addNDVI); // 利用 qualityMosaic 方法生成最大 NDVI 合成图 var mosaicNdvi = withNDVI.qualityMosaic('NDVI').clip(qh); ``` ### 结果可视化 将计算得到的 NDVI 图像添加到地图中，并设置合适的调色板： ```javascript // 设置 NDVI 可视化参数 var ndviVis = { min: -1, max: 1, palette: ['black', 'brown', 'yellow', 'green'] }; // 添加图层 Map.addLayer(mosaicNdvi.select('NDVI'), ndviVis, 'NDVI Mosaic'); ``` ### 导出 NDVI 数据 将最终结果导出到 Google Drive 或其他存储位置： ```javascript // 导出图像 Export.image.toDrive({ image: mosaicNdvi.select('NDVI'), description: 'Huangzhong_NDVI', folder: 'GEE_Exports', scale: 30, region: qh.geometry(), maxPixels: 1e10 }); ``` 通过上述流程，可以高效地在 GEE 平台上完成湟中区的 NDVI 计算任务[^4]。