gee:计算1990-2021年的指数最大值和最小值,并根据最大最小值对每一副影像归一化

为了计算1990-2021年的指数最大值和最小值，需要先确定指数的具体类型，以及数据来源。然后，可以利用统计学方法计算出指数在这个时间段内的最大值和最小值，比如可以通过Excel等工具进行计算。

计算出最大最小值之后，可以针对每一副影像进行归一化处理，以便更好地观察和比较不同时间点的变化趋势。归一化的过程可以通过将每个像元的数值减去最小值并除以最大值和最小值的差来完成，这样可以将每个像元的值缩放到0到1之间。

需要注意的是，进行归一化处理时，要保证数据的准确性和可靠性，避免出现极端的数据异常情况。此外，归一化只是数据处理的一个环节，对于数据本身的质量和关联性，还需要进行更加深入的分析与判断。

相关问题

gee归一化处理函数

以下是一个示例代码，演示了如何使用Google Earth Engine (GEE)进行归一化处理：

// 定义归一化函数
var normalization = function(image, bands, scale {
  // 计算每个波段的最值和最大值
  var minMax = image.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.minMax(),
    geometry: image.geometry(),
    scale: scale,
    bestEffort: true
  });
  
  // 获取最小值和最大值
  var minValues = ee.Dictionary(minMax.get('min'));
  var maxValues = ee.Dictionary(minMax.get('max'));
  
  // 归一化处理
  var normalizedImage = image.subtract(minValues).divide(maxValues.subtract(minValues));
  
  // 选择需要的波段
  normalizedImage = normalizedImage.select(bands);
  
  return normalizedImage;
};

// 选择影像
var image = ee.Image('影像ID');

// 选择需要归一化的波段
var bands = ['B4', 'EVI'];

// 设置缩放尺度
var scale = 1000;

// 归一化前的结果
var beforeChart = ui.Chart.image.histogram(image.select(bands), null, scale);
print(beforeChart);

// 归一化处理
var normalizedImage = normalization(image, bands, scale);

// 归一化后的结果
var afterChart = ui.Chart.image.histogram(normalizedImage.select(bands), null, scale);
print(afterChart);

请注意，上述代码中的"影像ID"需要替换为您要处理的实际影像的ID。此外，您还可以根据需要调整波段和缩放尺度。

GEE中归一化的代码

在GEE中进行图像归一化的代码如下所示：

// 读取图像
var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA/LC08_044034_20140318');

// 计算NDVI
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']);

// 定义可视化参数
var visParams = {
  min: -1,
  max: 1,
  palette: ['blue', 'white', 'green']
};

// 显示原始NDVI图像
Map.addLayer(ndvi, visParams, 'Original NDVI');

// 对NDVI进行归一化
var ndvi_normalized = ndvi.unitScale(-1, 1);

// 显示归一化后的NDVI图像
Map.addLayer(ndvi_normalized, visParams, 'Normalized NDVI');

在此代码中，我们使用 `unitScale()` 方法对NDVI进行归一化。该方法需要两个参数，第一个参数是归一化后的最小值，第二个参数是归一化后的最大值。在这里我们将最小值设置为-1，最大值设置为1，将NDVI归一化到-1到1的范围内。