GEE计算landsat的岩石裸露度
时间: 2023-09-25 15:14:10 浏览: 85
要在Google Earth Engine (GEE) 中计算Landsat影像的岩石裸露度,可以按照以下步骤进行:
1. 在GEE中导入Landsat影像数据集。你可以使用`ee.ImageCollection`来加载Landsat的数据集,指定日期范围、地理区域等参数。
2. 对Landsat影像进行预处理。这包括云去除、辐射校正等。你可以使用GEE提供的内置函数进行预处理,例如`ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore()`进行云去除。
3. 计算岩石裸露度指标。一种常用的指标是Normalized Difference Bareness Index (NDBI),可以通过计算可见光波段和近红外波段之间的差异来估算裸露地表的比例。你可以使用`normalizedDifference()`函数计算不同波段之间的差异。
4. 根据NDBI值进行分类。根据不同的阈值,将NDBI值分为裸露和非裸露两类。可以使用`ee.Image.where()`函数将满足条件的像元设置为一个特定的值。
5. 计算岩石裸露度百分比。根据分类结果,统计裸露地表像元的数量,并与总像元数量进行比较,计算出岩石裸露度的百分比。
下面是一个简单的示例代码,演示如何在GEE中计算Landsat影像的岩石裸露度:
```javascript
// 选择Landsat 8的影像
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1')
.filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
.filterBounds(geometry);
// 预处理,进行云去除
var preprocessed = collection.map(function(image) {
var cloudScore = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(image).select('cloud');
var mask = cloudScore.lt(50);
return image.updateMask(mask);
});
// 计算NDBI指数
var ndvi = preprocessed.map(function(image) {
var nir = image.select('B5');
var swir = image.select('B6');
var ndbi = nir.subtract(swir).divide(nir.add(swir)).rename('NDBI');
return image.addBands(ndbi);
});
// 根据NDBI进行分类
var classified = ndbi.map(function(image) {
var bareness = image.select('NDBI').lt(0.1); // 设置合适的阈值
return image.updateMask(bareness);
});
// 计算裸露度百分比
var barenessPercentage = classified.count().divide(preprocessed.count()).multiply(100);
// 输出结果
print('岩石裸露度百分比:', barenessPercentage);
```
请注意,上述代码仅为示例,具体的裸露度计算方法和阈值需要根据实际情况进行调整。另外,你需要根据你的区域和时间范围修改代码中的日期、地理区域等参数。