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基于GEE的大面积森林生物量估算(运用GEDI+S2+S1多源遥感数据及超过700行代码).pdf

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简介:
本研究利用Google Earth Engine平台,结合GEDI、S2和S1卫星数据,通过编写超过700行的代码,开展大规模森林生物量估算工作。 利用Google Earth Engine(GEE)进行大面积森林生物量估算可以通过结合使用多源遥感数据来实现,例如GEDI、Sentinel-2(S2) 和Sentinel-1 (S1) 数据集。这一过程可能需要编写超过700行的代码。 对于那些希望学习如何在Google Earth Engine上操作的人来说,可以参考一些基础教程和高级应用开发指南,并且支持使用JavaScript和Python两种语言进行编程。这些资源包括GEE图表、应用程序以及与Microsoft Planetary Computer, PIE 和 AI EARTH等其他遥感云平台相关的知识分享。 本项目详细介绍了指数表达式的计算方法及归一化过程中的代码示例,特别关注于如何处理在生成过程中可能出现的异常值问题。可以通过下载获取具体的代码信息,并直接复制到GEE环境中运行。 如果有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系作者寻求支持,包括但不限于代码调试和资源下载等服务。此外,主页会不定期更新更多关于GEE和其他平台的内容,欢迎持续关注以获得最新资讯和技术分享。

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  • GEEGEDI+S2+S1700).pdf
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    本研究利用Google Earth Engine平台,结合GEDI、S2和S1卫星数据,通过编写超过700行的代码,开展大规模森林生物量估算工作。 利用Google Earth Engine(GEE)进行大面积森林生物量估算可以通过结合使用多源遥感数据来实现,例如GEDI、Sentinel-2(S2) 和Sentinel-1 (S1) 数据集。这一过程可能需要编写超过700行的代码。 对于那些希望学习如何在Google Earth Engine上操作的人来说,可以参考一些基础教程和高级应用开发指南,并且支持使用JavaScript和Python两种语言进行编程。这些资源包括GEE图表、应用程序以及与Microsoft Planetary Computer, PIE 和 AI EARTH等其他遥感云平台相关的知识分享。 本项目详细介绍了指数表达式的计算方法及归一化过程中的代码示例,特别关注于如何处理在生成过程中可能出现的异常值问题。可以通过下载获取具体的代码信息,并直接复制到GEE环境中运行。 如果有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系作者寻求支持,包括但不限于代码调试和资源下载等服务。此外,主页会不定期更新更多关于GEE和其他平台的内容,欢迎持续关注以获得最新资讯和技术分享。
  • Landsat8影像
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    本研究利用Landsat 8卫星数据进行分析处理,探索其在评估和量化特定区域森林蓄积量方面的应用潜力,旨在为林业资源监测提供技术支持。 本段落采用广东省南雄市的森林二类调查数据,并结合langset8影像资料,选取遥感因子和立地因子作为自变量。通过使用POS算法优化后的BP神经网络以及逐步线性回归两种建模方法,对比分析这两种模型在反演精度上的差异,最终建立了用于预测森林蓄积量的优化模型。
  • TM图像带岭区研究
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    本研究利用TM遥感影像技术,对黑龙江省带岭区的森林资源进行分析,旨在精确估算该区域的森林生物量,为林业管理和生态保护提供科学依据。 利用多光谱遥感影像来查清森林资源对于林业发展、规划及生态改善具有重要意义。本段落采用ENVI和SPSS软件,基于黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年的三期TM影像数据,并结合样地的森林生物量信息,通过统计分析方法建立遥感反演模型,对带岭区的森林生物量进行研究。
  • TM8图像火灾监测
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    本研究利用TM8遥感影像技术,开发了一套高效的森林火灾监测系统,并提出一种精确估算过火区域面积的方法,为森林资源保护提供有力支持。 本段落探讨了遥感监测手段在森林火灾监控及灾后损失评估中的应用趋势,并阐述了利用这些技术进行火灾监测的理论依据。通过昆明西山森林区416号火灾案例,深入分析该地区TM8多光谱遥感影像在火灾发生前后的数据变化。结合不同波段的光谱特性,确定适合本研究区域的波段组合,识别出火灾影响范围,并运用ENVI软件对图像进行一系列处理以增强过火区特征。最终通过统计功能计算了昆明西山森林中受火灾影响地区的面积大小。
  • 机载LiDAR树木高度——以肯尼亚Mau地区Londiani为例
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    本研究利用机载LiDAR技术对肯尼亚Mau地区Londiani森林中的树木高度和森林生物量进行精确测量与估算,为该区域生态管理和保护提供科学依据。 自然资源管理中的战术决策需要依赖准确且最新的空间数据来实现可持续的森林管理。通过使用从卫星或机载传感器获取的多光谱遥感技术,可以大量采集数据,并降低收集成本同时满足对连续精确信息的需求。树高和乳房高度直径(DBH)是预测树木体积和生物量的关键参数。然而,传统的评估方法既耗时又费力,使各国难以定期进行国家森林清查以支持森林管理和REDD+活动。 本研究旨在评估LiDAR数据在Londiani林区不同森林条件下估计树高和生物量方面的适用性。该区域涵盖了多种地形条件下的天然林、人工林以及其他零散的森林类型。收集LiDAR数据时,飞机飞行高度为1550米。利用激光雷达技术测量森林的高度及植被密度以估算其生物量。 在研究过程中,在78个采样点(每个半径为15米)采集了LiDAR数据,并进行了地面实测处理来比较地上生物量(AGB)和高度估计的准确性。结果显示,LiDAR与实地测量之间的相关系数分别为汇总数据0.92、天然林0.79、人工林0.95以及其他零星森林0.92。
  • gee平台上态指
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    这段简介可以这样写:“gee平台上的遥感生态指数计算代码”提供了一套基于Google Earth Engine的工具集,用于高效地分析和生成多种关键生态系统指标,助力环境监测与科研。 遥感生态指数是一种基于遥感技术对生态系统进行监测和评估的工具。它通过分析地表反射光谱数据来反映植被覆盖程度、生长状况以及土地利用类型和变化等生态环境信息。该指数通常使用多种类型的遥感影像数据计算,包括多光谱影像、高光谱影像及雷达影像。 常用的遥感生态指数有植被指数(Vegetation Index)、归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)以及土地覆盖指数(Land Cover Index)。其中,植被指数用于评估植物生长状况;而NDVI则是一种广泛使用的植被指数,通过计算近红外波段和红光波段的反射率比值来确定。此外,土地覆盖指数可以用来显示不同类型的地表利用情况,如城市、耕地、林地及草地等的空间分布信息。
  • 随机分类方法
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    本研究提出了一种利用随机森林算法对遥感大数据进行高效、准确分类的方法,旨在提高土地覆盖识别精度。 随机森林分类脚本用于使用形状文件作为训练和验证的输入来对遥感多波段图像进行分类。我正在使用的环境是Anaconda(Python 3.8),并且用到了以下软件包:OSGEo的GDAL,OGR以及scikit-learn、pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。 我们很高兴地宣布我们的新软件Maptor 1.4beta已于2020年11月11日发布为Beta版。该版本能够对遥感数据进行随机森林分类和回归处理。档案文件Classifcation_script.ipynb包含示例输出的Jupyter笔记本,而Classifcation_script.py则是用于准备数据并以.tif格式修改脚本以适应遥感影像训练和验证,并将这些数据转换为GIS形状文件(多边形)。 重要提示:在使用此软件时,请引用我的脚本。
  • pyTSEB:Python两平衡模型蒸散-
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    简介:pyTSEB是一款基于Python开发的开源工具,利用遥感数据实现两源能量平衡模型,精准计算陆地表面的蒸散发量。 该项目包含用于两个源能量平衡模型(Priestley-Taylor TSEB-PT、双重时间差DTD以及TSEB及土壤与冠层温度TSEB-2T的Python代码),旨在基于辐射测量来估算感热通量和潜热通量(即蒸散)。项目内容包括: 1. 提供任何电阻能量平衡模型所需的低级模块,具备基本功能。 2. 更高级别的脚本,便于使用表格数据和/或卫星/航空图像运行TSEB。 安装方法:将项目下载到本地系统后,在下载目录中输入命令`python setup.py install`以在Python发行版中安装pyTSEB及其低级模块。所需库包括脾气暴躁的大熊猫(pandas)、PyPro4Sail、GDAL和netCDF4。利用conda,可以通过执行命令`conda env create -f env`创建一个完整的环境来支持项目运行。
  • gee上计态指(Remote Sensing Ecological Index)
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    本代码用于gee平台计算遥感生态指数(RSEI),集成多源卫星数据评估生态系统健康状态,适用于大范围生态环境监测与分析。 遥感生态指数是一种基于遥感技术对生态系统进行监测与评估的工具。它通过分析地表反射光谱数据来反映植被覆盖程度、生长状况及土地利用类型等生态环境信息。计算该指数通常使用多种类型的遥感影像,包括多光谱和高光谱影像以及雷达影像。 常用的遥感生态指数有植被指数(VI)、归一化差异植被指数(NDVI)与土地覆盖指数(LCI)。其中,植被指数用于反映植物生长状况;而NDVI是常用的一种特定的植被指数,通过计算近红外波段和红光波段反射率之比来得出。此外,土地覆盖指数则可以揭示不同用地类型的空间分布情况,例如城市、耕地、林地及草地等。