NDVI-LST特征空间

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 和 LST (Land Surface Temperature) 是遥感领域中常用的两个指标，它们在特征空间分析中起着关键作用。

NDVI是一种通过比较近红外波段和红光波段反射率差异来估算植被覆盖状况的指数。高值通常表示有茂盛的绿色植物存在，而低值则表示较少植被或者非植被表面。它常用于监测植被生长、变化以及土地利用情况。

LST则是地表温度的测量，特别是在对城市热岛效应、农业活动影响及气候变化研究中非常重要。LST数据反映了地表及其周围环境的实时热量状态，可以揭示出区域的热量收支情况。

在NDVI-LST特征空间中，研究人员常常将这两个变量一起分析，因为它们之间存在着密切的关系。例如，健康植被通常会呈现出较高的NDVI值和较低的LST值，因为茂密的植被能吸收更多的太阳辐射并减少其直接返回太空，导致地面温度相对较低。通过这种二维空间的可视化，可以揭示出地理区域的生态状态、气候条件以及潜在的土地利用模式等信息。

相关问题

基于NDVI，WET，LST,NDBSI怎么构建RSEI模型

RSEI（Risk-Screening Environmental Indicators）是一种用于评估环境风险的模型。基于NDVI，WET，LST，NDBSI构建RSEI模型的步骤如下：

1. 收集所需数据：收集影像数据和地面实测数据，包括NDVI、WET、LST、NDBSI等指标数据。

2. 数据预处理：对收集的数据进行预处理，包括去除异常值、插值、坐标转换、数据融合等。

3. 空间插值：将地面实测数据插值到影像数据的像元上，得到每个像元的实测数据。

4. 指标标准化：对NDVI、WET、LST、NDBSI等指标进行标准化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。

5. 指标加权：根据环境风险评估的需求，对不同指标进行加权处理，以确定各指标在模型中的权重。

6. 模型建立：根据加权后的指标数据，建立RSEI模型，可以采用线性回归、逻辑回归、神经网络等方法进行建模。

7. 模型评估和验证：对建立的模型进行评估和验证，可以采用交叉验证、ROC曲线等方法进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。

8. 模型应用：将建立的RSEI模型应用于实际环境风险评估中，可以对不同区域的环境风险进行快速、准确的评估，为环境保护工作提供重要的参考依据。

GEE计算LST的步骤和代码

地理空间环境（Geospatial Environment，简称GEE）是一个基于云计算的开源平台，用于处理和分析地球观测数据。计算土地表面温度（Land Surface Temperature，LST）通常涉及遥感图像处理流程。以下是GEE中计算LST的基本步骤以及一个简单的JavaScript代码示例：

**步骤**：
1. **获取数据**：从GEE库中选择合适的遥感卫星数据，如MODIS、 Landsat等，它们包含近红外和短波红外波段，是计算LST的重要数据源。
2. **数据预处理**：清理云遮挡部分，校准辐射误差，转换到特定的辐射测量单位（如Kelvin）。
3. **构建热红外和反射率时间序列**：提取热红外和可见光波段的时间序列数据。
4. **计算日间LST**：通过热红外和反射率比值算法（如NDVI），去除植被影响。
5. **夜间温度估计**：如果需要，可以使用辐射平衡模型或其他方法估计夜晚的LST。
6. **质量控制和筛选**：检查异常值并保留高质量的数据。

**代码示例**（JavaScript，假设已加载GEE API）：

// 导入所需模块
var ee = require('ee');
var imageCollection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LT05/C01/T1_TOA');

// 数据预处理
imageCollection = imageCollection.select(['B6', 'B7']).map(function(img) {
  return img.clipToBounds(ee.Geometry.Rectangle([lon, lat, lon + deltaLon, lat + deltaLat])); // 缩放区域
  .filterMetadata('CLOUD_COVER', 'less_than', 10); // 过滤掉云度大于10%的图像
});

// 计算NDVI
var ndvi = imageCollection.normalizedDifference(['B6', 'B7']);

// 算法：假设使用MCD19日间LST算法
var lstDaytime = ndvi.multiply(3.4).add(-1.3);

// 对于夜间LST，这里仅提供示例，实际可能需要更复杂的模型
var lstNighttime = ... // 使用夜晚辐射平衡模型

// 结合日间和夜间的LST
var lst = lstDaytime.where(lstDaytime.gt(300), lstNighttime); // 设置阈值

// 下载结果
lst = lst.mean().clipToBounds(ee.Geometry.Rectangle(...)); // 拟合下载区域
ee.data.getDownloadUrl(lst);

请注意，实际代码可能需要根据具体的算法调整，并且你需要替换`lon`, `lat`, `deltaLon`, `deltaLat`为感兴趣的地理位置和窗口大小。