GEE代码反演地表温度

GEE (Google Earth Engine) 是一个强大的云计算平台，可以用于进行地学数据分析和处理。在 GEE 中反演地表温度可以通过以下步骤实现：

1. 数据获取：使用 GEE 提供的数据集或上传自己的数据集，获取需要反演地表温度的遥感影像数据。

2. 数据预处理：对获取的遥感影像数据进行预处理，包括云去除、辐射校正和大气校正等。

3. 算法选择：选择合适的反演地表温度的算法，常用的方法包括基于辐射能量平衡原理的单窗算法和双窗算法。

4. 算法实现：在 GEE 平台上实现选定的反演算法，可以使用 JavaScript 或 Python 编写代码。

5. 数据分析与可视化：根据反演结果进行数据分析和可视化，可以生成温度分布图或时间序列图。

具体的代码实现细节可以根据你的数据和需求进行调整。以上是一个基本的框架，你可以根据具体情况进行进一步的研究和开发。

相关问题

GEE使用Sentinel-1数据进行土壤湿度反演代码

以下是使用GEE（Google Earth Engine）进行Sentinel-1数据反演土壤湿度的代码示例：

1.导入Sentinel-1数据：

var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD')
  .filterBounds(geometry)
  .filterDate('2018-01-01', '2021-12-31')
  .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV'))
  .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))
  .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'))
  .filter(ee.Filter.eq('orbitProperties_pass', 'DESCENDING'))
  .select(['VV', 'VH'])

2.计算土壤湿度：

var s1 = ee.Image(sentinel1.first()).clip(geometry)

var vh = s1.select('VH')
var vv = s1.select('VV')

var b = 0.7 //地表粗糙度系数
var alpha = 1 //极化反照率系数
var eps = 0.015 //介电常数

//计算表面散射系数
var gamma_naught_vh = ee.Image.constant(10).multiply(vh).log10().multiply(10).subtract(83)
var gamma_naught_vv = ee.Image.constant(10).multiply(vv).log10().multiply(10).subtract(83)

//计算比例系数
var rho = gamma_naught_vh.divide(gamma_naught_vv)

//计算土壤湿度
var soil_moisture = ee.Image.constant(1.5).multiply(rho.divide(Math.sin(Math.toRadians(40))).add(1)).log10().multiply(-10/b).divide(alpha*eps)

3.可视化土壤湿度：

var vizParams = {
  min: -1,
  max: 1,
  palette: ['blue', 'white', 'green']
}

Map.addLayer(soil_moisture, vizParams, 'soil moisture')

注意：以上代码仅为示例，具体使用时需要根据实际情况进行修改。同时，需要注意在使用GEE时要了解相关的API和限制条件。

GEE中LANDSAT/LC08/C02/T1_L2反演

GEE中LANDSAT/LC08/C02/T1_L2是指Landsat 8 OLI传感器的表面反射率数据集，包含了地表反射率、亮温和云掩膜等信息。其中，C02表示数据集的集合版本，T1表示数据集的处理级别为Tier 1，L2表示数据集的输出格式为Level-2。

在GEE中，可以通过ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2")来获取该数据集的图像集合。同时，也可以通过ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2_SR")来获取该数据集的表面反射率数据集。