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基于GEE的Landsat C02数据1985-2024年NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数在线处理教程更新

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简介：
本教程提供使用Google Earth Engine进行Landsat C02数据（1985-2024）的NDVI、EVI、SAVI及NDMI等植被指数在线计算与分析的详细指导，助力科研与应用。 本次归一化教程对数据去云及预处理过程进行了优化，并将Landsat 578集合的数据进行整合，包括原始波段的处理和重新读写波段名称。此外，简化了不同集合中指数计算的过程，使得我们可以调用1985年至今任意时期的影像进行归一化处理。具体教程内容请参考原文博客。

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  • 基于GEE的Landsat C02数据1985-2024年NDVI、EVI、SAVI、NDMI等指数在线处理教程更新
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    本教程提供使用Google Earth Engine进行Landsat C02数据（1985-2024）的NDVI、EVI、SAVI及NDMI等植被指数在线计算与分析的详细指导，助力科研与应用。 本次归一化教程对数据去云及预处理过程进行了优化，并将Landsat 578集合的数据进行整合，包括原始波段的处理和重新读写波段名称。此外，简化了不同集合中指数计算的过程，使得我们可以调用1985年至今任意时期的影像进行归一化处理。具体教程内容请参考原文博客。
     
  • 基于GEE的NDVI、EVI、SAVI、NDMI等植被指数在线计算与归一化教程（含详细代码）
    优质
    本教程详细介绍如何使用Google Earth Engine平台进行NDVI、EVI、SAVI和NDMI等多种植被指数的在线计算，并提供详细的代码指导，帮助用户掌握数据处理技巧。 利用Google Earth Engine（GEE）在线处理NDVI、EVI、SAVI及NDMI等指数的归一化教程涉及一些基础学习内容，包括GEE的基础知识、高级应用开发以及JavaScript与Python语言的应用程序开发讲解。此外，还提供了GEE图表和应用程序展示，并介绍了微软行星云计算平台等相关遥感云服务的学习资源。 本资源详细解释了这些指数表达式的计算方法及归一化处理教程的具体代码实现方式，特别关注于如何在生成过程中有效去除异常值的问题。读者可以通过下载获取详细的代码信息，以便直接复制到GEE环境中进行操作实践，并随时提出疑问以获得解答和支持。 此代码仅为我所撰写专栏中的一个示例案例；如需进一步学习更多关于GEE的知识，请访问我的博客主页查看更新内容和其它相关云计算平台的教学资源。同时欢迎提问交流或寻求与编程调试、数据下载等方面的合作服务，我会尽力提供帮助。感谢您的关注和支持！
     
  • GEE案例分析：基于Landsat C02系列数据的1985-2023年EVI与FVC长期计算.pdf
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    本研究利用Google Earth Engine平台及Landsat C02系列卫星数据，计算了1985至2023年间地球表面的叶绿素指数(EVI)和覆盖度(FVC)，分析植被变化趋势。 植被覆盖度是指一个区域或地表被植物所覆盖的程度。通常以百分比表示，即植被面积占总面积的比例。高覆盖率意味着该地区植物密度较高；低覆盖率则表明植物分布较少。它是评估生态系统健康状况及环境质量的重要指标之一，在监测和保护自然资源方面具有重要意义。 计算植被覆盖度的方法多样，包括遥感技术和实地调查等手段。以下是常用的一种方法： 1. 遥感技术：通过卫星或航空平台获取地表信息的技术可以用来估算植被覆盖度。常见的遥感指数有归一化植被指数（NDVI）和增强型植被指数（EVI）。其中，EVI综合了红、蓝及近红外波段的信息，能够更准确地评估植被覆盖情况。其计算公式如下： EVI = 2.5 * (NIR - Red) / (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1) 其中，NIR代表近红外光反射率；Red表示红色波段的反射率；Blue指蓝色波段的反射率。
     
  • GIMMS 3G NDVI 数据处理软件程序
    优质
    GIMMS 3G NDVI 数据处理软件程序是一款专为农业和生态研究设计的数据分析工具，支持高效处理全球植被指数数据，助力科学家与研究人员深入探究地球生态系统变化。 该工具可以输出月平均和年平均数据，并且能够生成全球图或区域年的平均值图表（只需调整出图范围即可）。
     
  • NDVI（基于MODIS数据）
    优质
    NDVI（基于MODIS数据）是一种用于监测植被生长状况和环境变化的重要遥感指数，通过分析NASA提供的MODIS卫星数据来量化地表植被健康程度。 这段文字描述的是2001年至2018年间分辨率分别为1000米、时间分辨率为每16天的MODIS NDVI遥感数据。
     
  • NDVI植被指数2010年
    优质
    NDVI植被指数2010年反映了该年度全球或特定区域植被的生长状况和健康程度，通过卫星遥感技术获取数据，用于评估环境变化、生态系统监测及农业研究等领域。 植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）能够准确反映地表植被覆盖状况。基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等卫星遥感影像得到的NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用与覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等领域得到了广泛应用。
     
  • 2024年更新的全国河流和湖泊矢量数据(全新整理)
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    本资料集为2024年最新编纂，涵盖全国范围内的河流与湖泊矢量数据，经过精心整理和校对，提供精准、全面的水系地理信息。 1. 资源内容地址提供了今年最新整理的资料，可以放心引用。 2. 代码特点：这些数据是由权威机构提供的，并且经过手工精心整理，确保控制变量的数据准确性远超同类资源，适合用于撰写论文进行实证分析，避免了可能出现的数据造假问题。 3. 使用对象涵盖了大学生、本科生以及研究生等不同层次的学习者，即便是初学者也能轻松上手。该资料适用于经济学、地理学、城市规划与研究、公共政策与管理及社会学等多个学科领域。
     
  • （2024年更新）碳排放权交易明细数据【重要更新！！！】
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    本资料为2024年最新版本，提供了详尽的碳排放权交易明细数据。包含每笔交易记录、市场动态和分析报告，是了解碳交易市场的权威指南。 ## 数据指标说明 碳排放权交易数据包含了碳排放市场的关键交易详情，如交易量、价格及时间等信息。这些数据有助于研究人员了解市场动态，评估碳定价机制的效果，并为制定更加有效的环境政策提供支持，从而促进减排目标的实现。 ## 一、数据介绍 数据名称：碳排放权交易明细数据 数据范围：各交易所城市 日期年份：2013-2024.8 数据样本量：16,213条 数据来源：各地碳排放交易所
     
  • 用于Landsat 9卫星数据在ENVI软件中处理的插件
    优质
    本插件专为ENVI软件设计，旨在优化和简化Landsat 9卫星数据的处理流程，提升遥感数据分析效率与精确度。 直接将数据解压，并将其放入相应的文件夹中，然后重启ENVI软件即可。