GEE平台fvc均一化

### GEE 平台上的 FVC 均一化处理 在Google Earth Engine (GEE)平台上执行FVC（Fraction of Vegetation Cover，植被覆盖分数）均一化处理涉及多个步骤。通常情况下，FVC计算依赖于特定波段反射率数据来估计植被覆盖率。为了实现这一目标，在GEE中可以利用已有的影像集合并应用标准化算法。 对于FVC的定义和其重要性，有研究指出：“FVC表示植被冠层投影面积占总地面面积的比例。”[^1] #### 数据准备 首先需获取合适的遥感图像作为输入源。这些图像是通过卫星传感器收集而来，例如Landsat系列或Sentinel-2等多光谱成像仪所获得的数据集。这类数据包含了不同波段的信息，其中红光(Red)与近红外(NIR)波段最为常用，因为它们能够有效区分绿色植物和其他地表特征。 #### 计算NDVI 基于上述提到的两个主要波段——NIR和Red，可以通过下面给出的方法构建归一化差异植被指数(NDVI)，这是估算FVC的基础： ```javascript var addNDVI = function(image){ var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI'); return image.addBands(ndvi); }; ``` 此代码片段展示了如何创建一个新的`ndvi`变量，并将其重命名为“NDVI”，最后将这个新生成的NDVI带添加到原始图片对象里去。 #### 应用线性回归模型转换为FVC 一旦有了NDVI值之后，则可以根据经验关系式进一步推导出实际意义上的FVC数值。一种常见的方式就是采用简单的线性方程来进行映射: \[ \text{FVC} = a * NDVI + b\] 这里的参数\(a\) 和 \(b\) 可能会根据不同地区以及季节变化而有所调整；因此建议依据具体应用场景选取最适配的经验系数。 #### 归一化过程 完成初步的FVC计算后，还需要对其进行归一化操作以便更好地比较不同时期或者区域间的植被状况。这一步骤通常是通过对整个时间序列中的最大最小值范围做缩放变换达成目的。 ```javascript // 定义函数用于求取每像素的最大/最小FVC值 function getMinMax(collection){ var minMax = collection.reduceColumns(ee.Reducer.minMax(), ["fvc"]); return ee.Dictionary(minMax.get("min")).combine( ee.Dictionary(minMax.get("max"))); } // 获取全局极值点 var globalExtrema = getMinMax(fvcCollection); // 对单张影像实施归一化 var normalizeFVC = function(img){ var fvcBand = img.select('fvc'); var normalized = fvcBand.subtract(globalExtrema.get('min')) .divide(globalExtrema.get('max') .subtract(globalExtrema.get('min'))) .clamp(0, 1).rename('normalized_fvc'); return img.addBands(normalized); }; // 将规范化后的FVC加入原collection var normFVCCollection = fvcCollection.map(normalizeFVC); ``` 以上JavaScript脚本实现了对给定时间段内所有可用影像进行统一尺度下的FVC评估工作流程。