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

怎么用GEE反演LST

### 使用 Google Earth Engine (GEE) 进行地表温度 LST 反演

#### 地表温度的重要性及其定义
地表温度（LST）指的是地表物体（如大地、建筑物、水体、植被等）的温度。与大气温度不同，LST反映的是地表物体直接暴露在太阳辐射下所受的热力影响[^2]。

#### GEE中的Landsat单窗算法实现
基于Google Earth Engine的Landsat单窗算法用于反演地表温度(LST)，此过程涉及多个步骤来校正和转换原始影像数据到实际的地表温度值。通过使用GEE平台的强大功能，可以有效地处理大量遥感数据而无需依赖本地计算资源[^1]。

#### 实现代码示例
下面给出一段Python脚本，展示了如何利用GEE API执行上述提到的Landsat单窗算法来进行LST反演：

import ee
ee.Initialize()

def maskClouds(image):
    qa = image.select('pixel_qa')
    cloudShadowBitMask = 1 << 3
    cloudsBitMask = 1 << 5
    maskedImage = image.updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0)).updateMask(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0))
    return maskedImage

def applySingleWindowAlgorithm(image):
    # 获取波段反射率和其他必要参数...
    
    # 应用单窗算法的具体逻辑...

    lst = ... # 计算得到的结果
    
    return image.addBands(lst.rename(['lst']))

# 定义时间范围和地区边界框
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2020-12-31'
region_of_interest = ee.Geometry.Rectangle([-122.4, 37.7, -122.0, 37.9])

# 加载 Landsat 数据集并应用预处理函数
landsat_collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR') \
                       .filterDate(start_date, end_date) \
                       .filterBounds(region_of_interest) \
                       .map(maskClouds)

# 对每张图像应用单窗算法
processed_images = landsat_collection.map(applySingleWindowAlgorithm)

# 导出最终结果至资产列表或其他存储位置
task = ee.batch.Export.image.toAsset(
      image=processed_images.mean(),
      description='export_lst',
      assetId='users/your_username/lst_result',
      region=region_of_interest.getInfo()['coordinates'],
      scale=30,
      maxPixels=1e13)
task.start()

这段代码首先初始化了Earth Engine客户端库，并定义了一些辅助函数用来去除云层干扰以及实施单窗算法的核心部分。接着指定了感兴趣的时间区间和地理区域，在此基础上筛选出了符合条件的Landsat场景集合；最后对每一幅图进行了相应的变换操作之后导出了平均后的地表温度地图。

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。