gee笔记计算植被覆盖度fvc

### 使用 Google Earth Engine (GEE) 计算植被覆盖度 FVC #### 定义植被覆盖度 植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover, FVC）量化了植被的茂密程度，反映了植被的生长态势，是描述生态系统的重要基础数据[^3]。 #### 数据准备 为了计算FVC，在 GEE 中通常需要 Landsat 或 Sentinel-2 卫星影像作为输入。这些卫星提供了多光谱波段，其中近红外(NIR) 和红(Red) 波段对于植被指数的计算至关重要。 #### 归一化植被指数 NDVI 的计算 归一化植被指数(NDVI) 是计算 FVC 的第一步。通过以下公式可以得到 NDVI： \[ \text{NDVI} = \frac{\text{(NIR - Red)}}{\text{(NIR + Red)}} \] 在 GEE 上实现此公式的 Python 代码如下所示: ```python def calculate_ndvi(image): ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI') return image.addBands(ndvi) # 加载Sentinel-2图像集合并映射函数 sentinel2 = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR").map(calculate_ndvi) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `normalizedDifference` 函数来创建一个新的 NDVI 图层，并将其添加到原始图像中[^1]。 #### 植被覆盖度 FVC 的估算方法 基于遥感的植被覆盖度估算法主要包括三种方式：回归模型法、混合像元分解法以及机器学习法。这里采用最常用的线性变换法来进行简单说明，该方法假设 NDVI 值与实际植被覆盖率之间存在线性关系： \[ \text{FVC} = a * (\text{NDVI}-\text{NDVI}_{soil}) / (\text{NDVI}_{veg}-\text{NDVI}_{soil}) \] 这里的 \(a\) 表示调整系数，而 \(\text{NDVI}_{soil}\) 和 \(\text{NDVI}_{veg}\) 则分别代表土壤背景下的最小 NDVI 及完全覆盖情况的最大 NDVI。 下面是在 GEE 平台上执行这一转换过程的一个例子： ```javascript // 设定参数 var minNdviSoil = 0.1; // 土壤最低NDVI经验值 var maxNdviVeg = 0.9; // 林地最高NDVI经验值 var adjustmentFactor = 1; function estimate_fvc(image){ var fvc = image.expression( 'adjustment_factor * ((ndvi - min_ndvi_soil)/(max_ndvi_veg-min_ndvi_soil))', { 'min_ndvi_soil': minNdviSoil, 'max_ndvi_veg' : maxNdviVeg, 'adjustment_factor': adjustmentFactor, 'ndvi': image.select('NDVI'), }).clamp(0,1).rename('FVC'); return image.addBands(fvc); } // 应用至整个Image Collection var sentinelWithFVC = sentinel2.map(estimate_fvc); // 打印结果查看前五条记录 print(sentinelWithFVC.limit(5)); ``` 这段 JavaScript 脚本定义了一个名为 `estimate_fvc` 的自定义函数，它接收一个带有 NDVI 层次结构的 Image 对象作为输入，并返回经过处理后的同一对象，但新增加了一列表示估计出来的 FVC 数值[^2]。 #### 结果可视化与导出 完成以上步骤之后，可以通过调用 `.getMapId()` 方法获得地图 ID 来展示最终的结果图层。如果想要将特定区域内的栅格数据下载下来，则可借助于 Export API 实现批量下载功能。