gee tvdi 计算
时间: 2024-12-09 12:12:22 浏览: 24
gee tvdi计算是指在Google Earth Engine(GEE)平台上进行温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI)计算的过程。TVDI是一种基于遥感数据的干旱监测指标,通过结合地表温度和植被指数来评估地表干旱状况。
以下是gee tvdi计算的主要步骤:
1. **数据获取**:
- 获取地表温度数据(如MODIS LST)。
- 获取植被指数数据(如NDVI)。
2. **数据预处理**:
- 对数据进行裁剪、投影转换等预处理操作。
- 去除云和噪声影响。
3. **计算TVDI**:
- 计算NDVI和LST的散点图。
- 拟合干边和湿边(干边表示无植被覆盖或水分充足的区域,湿边表示植被茂盛但水分缺乏的区域)。
- 根据干边和湿边的拟合公式计算TVDI值。
4. **结果分析**:
- 根据TVDI值评估地表干旱状况。
- 生成TVDI分布图,便于直观分析。
以下是一个简单的GEE代码示例,展示了如何在GEE平台上进行TVDI计算:
```javascript
// 加载数据
var modisLst = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A2");
var modisNdvi = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13A2");
// 选择特定日期的数据
var lstImage = modisLst.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mean();
var ndviImage = modisNdvi.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31').mean();
// 计算干边和湿边
var lst = lstImage.select('LST_Day_1km');
var ndvi = ndviImage.select('NDVI');
// 拟合干边和湿边
var regression = ndvi.reduceRegion({
reducer: ee.Reducer.linearFit(),
geometry: lst.geometry(),
scale: 1000
});
var slope = regression.get('NDVI');
var intercept = regression.get('intercept');
// 计算TVDI
var tvdi = lst.subtract(intercept).divide(slope).subtract(ndvi);
// 可视化结果
var tvdiVis = {
min: 0,
max: 1,
palette: ['blue', 'white', 'red']
};
Map.addLayer(tvdi, tvdiVis, 'TVDI');
```
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