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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • GEE案例：基于NDBI的1990-2020年长时间序列森林破坏面积提取.pdf
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    本文通过使用Google Earth Engine平台和Normalized Difference Built-up Index（NDBI）方法，分析了从1990年至2020年间特定区域内的森林破坏情况，提供了长达三十年的森林覆盖变化数据。报告详细展示了长时间序列下城市扩张对森林资源的影响，并提出基于遥感技术监测森林破坏的有效途径。 GEE案例——利用归一化建筑物指数NDBI提取1990-2020年长时序森林损毁面积 简介：归一化建筑物指数（Normalized Difference Built-up Index，NDBI）是一种用于评估城市建筑物分布和城市化程度的指标。该指数基于不同波段反射率差异计算得出，通过红色波段（通常是可见光波段）与近红外波段的反射率来确定其值。具体而言，NDBI的计算公式为：NDBI = (SWIR - NIR) / (SWIR + NIR)，其中SWIR代表短波红外波段的反射率，而NIR则表示近红外波段的反射率。 根据该公式的应用结果，得到的数值通常在-1到1之间变动。较大的正数表明建筑物密度较高；相反地，较小或负值可能意味着较少的人类活动或者自然环境的存在。 NDBI指数主要用于遥感图像分析和城市研究领域内使用，能够帮助识别并提取出城市区域中的建筑信息。通过解析这些数据集可以实现对城市发展程度的量化评估、监测城市扩张情况以及土地利用规划等任务。 此次案例中采用的是Landsat全系数据集，并涵盖了从Landsat4至Landsat9的所有系列版本，且所有资料均来源于Landsat C02 数据库。
     
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