GEE高光谱土壤参数定量反演

GEE（Google Earth Engine）是一个强大的在线平台，它结合了全球覆盖的卫星数据和云计算能力，用于处理大规模地理空间信息。高光谱土壤参数定量反演是指利用高分辨率的高光谱遥感数据，通过机器学习和数据分析技术，对土壤的各种属性如养分含量、湿度、有机质等进行估算的过程。

在GEE上，科学家和技术人员可以运行复杂的算法模型，比如支持向量机、随机森林或深度学习模型，这些模型会分析每个波段的反射率数据，找出与特定土壤特性之间的关联。反演过程通常包括数据预处理、特征提取、模型训练和验证，最后得出土壤参数的估计值。

相关问题

GEE使用Sentinel-1数据反演土壤湿度代码

以下是使用Sentinel-1数据反演土壤湿度的Python代码：

import ee

# 认证用户账户
ee.Authenticate()
ee.Initialize()

# 定义AOI
aoi = ee.Geometry.Polygon(
  [[[115.320038, 39.542519],
    [115.321138, 39.542519],
    [115.321138, 39.543619],
    [115.320038, 39.543619]]])

# Sentinel-1 GRD数据集
sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD') \
  .filterBounds(aoi) \
  .filterDate('2020-01-01', '2020-01-31') \
  .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV')) \
  .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH')) \
  .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW')) \
  .select(['VV', 'VH']) \
  .map(lambda image: image.clip(aoi))

# 土壤湿度反演
def s1_soil_moisture(image):
  # 土壤湿度反演所需参数
  alpha = 0.055
  P = 1.3
  C = -0.7
  D = 0.3
  # 地物指数
  ratio = ee.Image(image.select('VV')).divide(image.select('VH'))
  # 土壤湿度反演
  soil_moisture = alpha * (ee.Image(image.select('VH')).pow(P)).multiply(ratio.pow(C)).multiply(ee.Image(image.select('VV')).pow(D))
  return soil_moisture.rename('soil_moisture')

# 应用土壤湿度反演函数
soil_moisture = sentinel1.map(s1_soil_moisture)

# 可视化结果
vis_params = {'min': 0, 'max': 0.5, 'palette': ['red', 'yellow', 'green']}
Map = ee.Map()
Map.centerObject(aoi, 12)
Map.addLayer(soil_moisture.mean(), vis_params, 'Soil Moisture')
Map.addLayerControl()
Map

需要注意的是，该代码需要在Google Earth Engine平台上运行，需要先安装ee模块并进行用户认证。同时，该代码中的aoi、日期范围、图像集等参数需要根据实际情况进行修改。

GEE测量光谱角度 样本迁移

### Google Earth Engine 中的光谱角度测量

在 Google Earth Engine (GEE) 中，光谱角制图(SAM, Spectral Angle Mapper) 是一种常用的分类算法。SAM 将未知像素光谱向量与已知训练样本集中的每一个光谱特征向量计算夹角大小，从而找到最小夹角对应的类别标签作为该像元所属类别的判定依据[^1]。

为了执行 SAM，在 GEE 中可以编写如下 Python 代码：

import ee

def spectral_angle_mapper(image, spectra):
    """Compute the spectral angle between an image and a set of spectra."""
    
    # Normalize both input image and reference spectrum.
    norm_image = image.unitScale()
    norm_spectra = spectra.map(lambda spec: ee.Image(spec).unitScale())

    # Compute dot product across bands to get cosine similarity.
    cos_theta = norm_image.multiply(norm_spectra).reduce(ee.Reducer.sum())
    
    # Convert cosine value into angles using arccos function.
    theta = cos_theta.acos()

    return theta.rename('spectral_angle')

# Example usage with dummy data points for demonstration purposes only.
image = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2").first().select(['B4', 'B3', 'B2'])
spectra = [
    ee.Feature(None, {'spectrum': [0.2, 0.4, 0.6]}),
]

angles = spectral_angle_mapper(image, spectra)

Map.addLayer(angles, {}, "Spectral Angles")

此函数实现了两个主要功能：一是标准化输入影像和参考光谱；二是利用余弦相似度公式求解两者之间的夹角，并最终返回代表各像素点相对于给定光谱的角度矩阵。

### 样本迁移方法

对于跨年度或不同区域间的样本迁移问题，可以通过特定策略调整原始训练集中样本分布特性来适应新环境下的变化情况。具体来说，这涉及到以下几个方面的工作[^3]：

- **时间序列分析**：考虑到植被生长周期等因素的影响，选取具有代表性的时间窗口内的观测值；
- **空间自相关修正**：针对地理位置差异带来的影响，引入额外的空间协变量（如地形因子），并通过统计建模手段消除潜在偏差；
- **领域适配技术应用**：借鉴机器学习领域的最新研究成果，比如采用对抗神经网络、转移学习等高级算法改进传统迁移方案的效果。

上述过程可以在 GEE 上通过脚本来完成，下面给出一段简单的示例代码片段用于说明如何基于历史数据创建新的训练集合：

// Load training dataset from previous years.
var trainDataPrevYears = ee.FeatureCollection('projects/your-project/assets/training_data_2017_to_2020');

// Define spatial covariates such as elevation, slope etc., which will be used later on during model fitting stage.
var dem = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003");
var terrainFeatures = ee.Algorithms.Terrain(dem);

// Perform temporal filtering based upon phenological phases or other relevant criteria.
function filterByPhenology(feature){
  var date = feature.get('date');
  // Implement your own logic here according to specific requirements...
}

var filteredTrainSet = trainDataPrevYears.filterMetadata('phenophase', 'equals', targetPhase)
                                         .map(filterByPhenology);
                                         
// Join newly acquired samples together along with adjusted ones derived previously.
var combinedTrainingSamples = ee.Join.saveAll('matches').apply({
  primary: newYearlyObservations,
  secondary: filteredTrainSet,
  condition: ee.Filter.maxDifference({leftField:'location', rightField:'location', difference: maxDist})
});

这段 JavaScript 代码展示了怎样加载先前积累下来的训练实例，并对其进行必要的筛选过滤操作之后再与其他时期的观察记录相结合形成更新后的训练集。