EXG超绿指数python代码
时间: 2024-07-17 20:00:55 浏览: 174
EXG超绿指数(Extended Greenspan Index,简称EGI)是一种环境压力监测指标,用于评估植被生长状态和生态环境的变化。在Python中,计算EGI通常涉及到数据处理、时间序列分析以及特定数学公式的应用。以下是一个简单的Python代码框架,用来计算EGI:
```python
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta
def calculate_EGI(spectral_data, time_series, start_date, end_date):
# 假设spectral_data是一个包含光谱数据的时间序列数组
# 时间单位应保持一致,例如天数
# 1. 数据预处理
normalized_data = (spectral_data - spectral_data.min()) / (spectral_data.max() - spectral_data.min())
# 2. 计算绿色波段的数据
green_band = normalized_data[:, green_band_index] # 假设green_band_index是绿波段的索引
# 3. 绿色指数计算
G = np.mean(green_band)
N = np.mean(normalized_data, axis=0) # 全波段平均值
EGI = (G - N) * 100 # 根据EGI公式
# 4. 时间范围
start_date = datetime.strptime(start_date, "%Y-%m-%d")
end_date = datetime.strptime(end_date, "%Y-%m-%d")
delta = end_date - start_date
# 5. 按照时间步长计算EGI
egis = [calculate_EGI_for_day(spectral_data[i:i+delta.days], start_date + timedelta(days=i)) for i in range(delta.days)]
return egis
# 进一步细化每个部分的实现细节
# ...
def calculate_EGI_for_day(data, date):
# 在这里实现EGI的具体计算方法,可能需要循环和条件判断
pass
# 使用示例:
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-12-31"
spectral_data = load_spectral_data("path/to/data.csv") # 加载你的光谱数据
egi_list = calculate_EGI(spectral_data, ..., start_date, end_date)
#