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。

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。

用差分归一化燃烧比，在GEE上用代码解释

差分归一化燃烧比（Differenced Normalized Burn Ratio，dNBR）是一种基于遥感数据的火灾监测指标，可以用来评估火灾对植被生长的影响。在Google Earth Engine（GEE）上，可以使用以下代码计算dNBR：

首先，导入Landsat 8影像和地表反射率数据集：

var L8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
          .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
          .filterBounds(geometry);
var s2_sr = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
          .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
          .filterBounds(geometry);

其中，geometry是感兴趣区域的几何图形。

然后，根据Landsat 8数据集计算NBR（Normalized Burn Ratio）指标：

var nbr = L8.map(function(img) {
  return img.normalizedDifference(['B5', 'B7']).rename('NBR');
});

接着，根据Sentinel-2数据集计算dNBR的分母：

var s2_nbr = s2_sr.map(function(img) {
  return img.normalizedDifference(['B8', 'B12']).rename('NBR');
});

其中，分子使用Landsat 8的B5和B7波段，分母使用Sentinel-2的B8和B12波段。

接下来，将Landsat 8和Sentinel-2的NBR数据集合并：

var combined_nbr = nbr.merge(s2_nbr);

最后，计算dNBR指标：

var dNBR = combined_nbr.reduce(ee.Reducer.mean())
                .expression('(NBR_1 - NBR_2) / (NBR_1 + NBR_2)',
                           {'NBR_1': 'NBR_mean', 'NBR_2': 'NBR_mean_1'})
                .rename('dNBR');

其中，NBR_mean和NBR_mean_1是分别表示两个NBR数据集的平均值。

最终，可以将dNBR指标以图像形式在GEE上展示：

Map.addLayer(dNBR, {min: -1, max: 1, palette: ['red', 'yellow', 'green']},
             'dNBR');