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上传时间: 2025-10-13 21:45:27
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文件大小: 2KB
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文件类型: TXT
内容概要:本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数(LAI)的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年,并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作,对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI(归一化植被指数)、EVI(增强型植被指数)计算,最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性,以8天为间隔创建了时间序列,并对每个时间段内的最大值进行合成,同时去除了无有效数据的影像。最后,绘制了LAI和NDVI的时间序列图表,以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。
适合人群:从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士,以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。
使用场景及目标:①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系;②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化;③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。
其他说明:此文档提供了详细的代码示例,用户可以根据自身需求调整参数设置,如时间范围、空间范围和云量阈值等,以适应不同的研究目的。此外,建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言,以便更好地理解和应用这些代码。