GEE下载NDVI年均值
时间: 2023-11-08 11:59:36 浏览: 76
您可以使用Google Earth Engine (GEE)下载NDVI的年均值。在GEE中,您可以使用以下代码来计算和下载NDVI的年均值:
```javascript
var collection = ee.ImageCollection("YOUR_COLLECTION_ID") // 请替换为您要使用的图像集合ID
.filterDate("START_DATE", "END_DATE") // 请替换为您想要计算年均值的起始日期和结束日期
.select(["NDVI"]); // 请替换为您要计算年均值的波段名称
var ndviMean = collection.mean();
Export.image.toDrive({
image: ndviMean,
description: "NDVI_mean",
scale: 30, // 请根据您的数据设置合适的比例尺
region: YOUR_REGION, // 请替换为您要下载的区域
folder: "YOUR_FOLDER", // 请替换为您要保存结果的文件夹
maxPixels: 1e13 // 可以根据需要调整最大像素数
});
```
请注意,您需要替换代码中的"YOUR_COLLECTION_ID","START_DATE","END_DATE","NDVI","YOUR_REGION"和"YOUR_FOLDER"为适当的值。
相关问题
gee里面ndvi均值计算
gee平台是指Google Earth Engine,它是一个大规模的云计算平台,可以用来处理遥感图像数据。在gee平台中,ndvi是常用的一种植被指数。它是利用近红外波段和红光波段的反射率计算而得的,用来评估植被覆盖度和生长情况。ndvi的范围一般在-1到+1之间,数值越高代表植被覆盖度越好。
在gee平台中计算ndvi均值,需要用到ee.ImageCollection函数和ee.Reducer函数。ee.ImageCollection函数可以用来加载图像集,ee.Reducer函数可以用来计算降维平均值等统计信息。下面是gee里面ndvi均值计算的步骤:
1. 使用ee.ImageCollection函数加载图像集,例如Landsat系列的数据集。
2. 利用函数.map()将计算ndvi的函数应用于图像集中的每一个影像。
3. 利用ee.Reducer函数,计算所有图像ndvi的均值。
4. 使用函数.getInfo()将结果输出,或者将结果存入ee对象。
例如,在gee平台中计算2015年到2019年某地区植被覆盖的ndvi均值,可以使用以下代码:
//加载Landsat系列图像集
var landsat = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
.filterDate('2015-01-01', '2019-12-31')
.filterBounds(geometry);
//计算每一个影像的ndvi
var ndviCol = landsat.map(function(image) {
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('ndvi');
return image.addBands(ndvi);
});
//计算ndvi的均值
var ndviMean = ndviCol.select('ndvi')
.reduce(ee.Reducer.mean());
//输出结果
print(ndviMean.getInfo());
怎么在gee下载NDVI
您可以在 Google Earth Engine 中使用以下代码来下载 NDVI:
```javascript
// 选择一个区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);
// 选择一个时间段
var start_date = ee.Date('2019-01-01');
var end_date = ee.Date('2019-12-31');
// 选择一个遥感数据集
var dataset = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1')
.filterBounds(region)
.filterDate(start_date, end_date);
// 计算 NDVI 并且选择一个波段
var ndvi = dataset.select('NDVI');
// 下载数据
Export.image.toDrive({
image: ndvi.toBands(),
description: 'ndvi',
scale: 250,
region: region,
fileFormat: 'GeoTIFF'
});
```
在上述代码中,我们选择了一个矩形区域,一个时间段和一个遥感数据集。然后,我们计算 NDVI 并且选择其中的一个波段。最后,我们使用 `Export.image.toDrive()` 函数将数据下载到 Google Drive 中。