uint8)#忽略numpy中none值gdalnumeric
advance(index*3,‘month’),ee
示例://示例中使用的是哨兵2資料做了一個簡單的非監督分類(結果只是為了顯示而已,計算過程非常不嚴謹),總共分10類,//然後透過ui元件顯示分類結果的圖例//新增圖例方式封裝成為了一個方法//palette: 顏色列表//names: 圖
為了消除土壤背景的影響,Huete 提出了土壤調節植被指數(SAVI),在 NDVI 的基礎上加入 土壤調節因子 L:公式:SAVI = ((NIR - RED) / (NIR + RED + L)) * (1 + L)特點:L 從 –1
profile)ndvi=src
//顯示結果vartrendVis={min:-100,max:100,palette:[‘040274’,‘040281’,‘0502a3’,‘0502b8’,‘0502ce’,‘0502e6’,‘0602ff’,‘235cb1’,‘30
開啟【空間分析】|【提取分析】|【按掩膜提取】,將NDVI資料進行按研究區範圍進行掩膜處理,處理結果如下圖所示:根據遙感影象計算除水體區域,我們考慮使用MNDWI指數,改進歸一化差分水體指數(MNDWI)用於提取水體影像資訊,比NDWI更能
補充:批次取消function runTaskList() {var tasklist = document
setOptions({title:“ROI NDVI EACH DAY SERIES”})print(chart2)結果:圖表展示結語:透過GEE我們可以非常方便的計算全球任何地方的NDVI資料,每一個人都以成為遙感處理專家,分析植被的長
map(function(image){varndvi=image
GEE實現:GEE的工作臺地址:匯入對應的Landsat影像和廣州shp檢索Landsat 8影像匯入影像自行上傳已經處理好的shp上傳後,點選import程式碼視窗自動填充以上語句然後敲入以下幾行程式碼://定義addNDVI函式,該函式
【PNAS:沒有證據表明近10年青藏高原植被一直在持續提前返青】No evidence of continuously advanced green-up dates in the Tibetan Plateau over the last
⑤研究發現:近30年來,隨著青藏高原持續變暖,遙感觀測顯示高原生長季植被活動呈持續增強趨勢(圖1)