geemap学习笔记027:遥感影像指数计算,并依据研究区进行裁剪
2023-12-15 09:59:00
前言
GEE最常用的一个功能就是指数的计算,并且可以进行较大范围的计算,然后根据感兴趣区进行裁剪。常见的指数有归一化差异植被指数 (NDVI)、增强植被指数 (EVI)、叶面积植被指数(LAI)、归一化差值水体指数(NDWI)、归一化建筑指数(NDBI)等等,这篇文章中有各种指数的介绍。本文则是以Landsat 8影像为基础,以NDVI指数为例进行示例计算。
1 导入库并显示地图
import ee
import geemap
ee.Initialize()
Map = geemap.Map()
Map
2 加载Landsat 8影像和感兴趣
# 应用尺度缩放因子
def apply_scale_factors(image):
optical_bands = image.select('SR_B.').multiply(0.0000275).add(-0.2)
thermal_bands = image.select('ST_B.*').multiply(0.00341802).add(149.0)
return image.addBands(optical_bands, None, True).addBands(
thermal_bands, None, True
)
roi = ee.FeatureCollection("projects/xiaoliuk/assets/shape/yantai_qu") #获取assets研究区FeatureCollection
dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2') \
.filterDate('2022-05-01', '2022-10-01') \
.filter(ee.Filter.lt('CLOUD_COVER', 15)) \
.filterBounds(roi) #筛选LC08数据时间和经过roi的影像
dataset = dataset.map(apply_scale_factors) #对数据应用缩放因子
visualization = {
'bands': ['SR_B4', 'SR_B3', 'SR_B2'],
'min': 0.0,
'max': 0.3,
}
Map = geemap.Map()
Map.centerObject(roi, 8)
Map.add_layer(dataset, visualization, 'original')
Map
3 定义NDVI函数
这里定义了两种NDVI函数,第一种是集成在GEE中,可以直接调用,但并不是每一种指数都集成到了GEE中;第二种是一种自定义的函数,比较直观,可以根据自己的需求进行修改。
def NDVI_V1(image): #定义第一种NDVI函数
ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI_V1')
return image.addBands(ndvi)
def NDVI_V2(image): #定义第二种NDVI函数
nir = image.select("SR_B5")
red = image.select("SR_B4")
ndvi = image.expression(
"float(SR_B5 - SR_B4)/(SR_B5 + SR_B4)",
{
"SR_B5": nir,
"SR_B4": red
}
).rename('NDVI_V2')
return image.addBands(ndvi)
4 计算NDVI并且判断两种方法结果是否一致
withNDVI = dataset.map(NDVI_V1).map(NDVI_V2) #对所有的影像进行两种NDVI方法计算
Map.addLayer(withNDVI.select('NDVI_V1','NDVI_V2'), {}, 'ndvi') #将其添加到地图中,对比两种方法的结果是否一致
Map
在图中随便选择了一个点,可以看出,两种计算方式的结果是一致的
5 影像中值合成并且根据感兴趣区进行裁剪
筛选出来的影像是一个ImageCollection,并不是一张图像,因此可以先进行一步合成。
median = dataset.median() #对图像进行中值合成,成为一幅影像
ndvi = NDVI_V1(median) #利用第一种方法计算NDVI
Map.add_layer(median, visualization, 'median') #显示中值合成的结果
Map
visParam = {'min': -0.2,'max': 0.8,
'palette' : [
'#d73027',
'#f46d43',
'#fdae61',
'#fee08b',
'#d9ef8b',
'#a6d96a',
'#66bd63',
'#1a9850',
]} #可视化参数
Map.addLayer(ndvi.select('NDVI_V1').clip(roi), visParam, 'ndvi_median') #将其添加到地图中
Map
后记
大家如果有问题需要交流或者有项目需要合作,可以加Q Q :504156006详聊,加好友请留言“CSDN”,谢谢。
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