在gee下载美国玉米带NDVI

好的，您可以按照以下步骤在GEE中下载美国玉米带的NDVI数据：

1. 打开Google Earth Engine网站并登录您的账户。
2. 在左上角的搜索栏中搜索“USDA NASS Cropland Data Layer”数据集，并点击打开。
3. 在地图上选择您感兴趣的区域，可以使用“Geometry”工具来绘制一个区域。
4. 在右侧的“Image Collection”选项卡中，选择“USDA/NASS/CDL”数据集，并选择“cropland”和“cdl”波段。
5. 点击“Filter”按钮并添加筛选条件，例如选择一个特定年份和一个特定的作物类型（例如玉米）。
6. 点击“Add to Map”按钮，将数据集添加到地图上。
7. 点击“+”按钮并选择“NDVI”计算指数，然后将结果添加到地图上。
8. 点击“Export”按钮并选择您要导出的数据类型和格式，如GeoTIFF或Google Drive等。

注意：导出数据可能需要一些时间，具体时间取决于您选择的数据类型和区域大小。

相关问题

GEE CODE EDITOR 下载哨兵NDVI影像

回答：
要下载哨兵NDVI影像，您可以使用Google Earth Engine（GEE）的代码编辑器来完成。下面是一个简单的代码示例，演示如何下载哨兵影像中的NDVI数据：

// 选择区域
var roi = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax]);

// 选择日期范围
var startDate = ee.Date('yyyy-mm-dd');
var endDate = ee.Date('yyyy-mm-dd');

// 选择哨兵影像集
var sentinelCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(roi)
  .filterDate(startDate, endDate)
  .select('B4', 'B8');

// 计算NDVI
var calculateNDVI = function(image) {
 var ndvi = image.normalizedDifference(['B8', 'B4']).rename('NDVI');
  return image.addBands(ndvi);
};

// 对图像集中的每个影像应用NDVI计算
var sentinelWithNDVI = sentinelCollection.map(calculateNDVI);

// 下载影像
var downloadOptions = {
  name: 'sentinel_with_ndvi',
  scale: 10,
  region: roi
};

Export.image.toDrive({
  image: sentinelWithNDVI,
  description: 'sentinel_with_ndvi',
  scale: 10,
  region: roi,
  maxPixels: 1e13
});

请确保将代码编辑器中的 `xmin`、`ymin`、`xmax` 和 `ymax` 替换为您感兴趣区域的经纬度坐标范围。选择合适的 `startDate` 和 `endDate` 来定义想要下载的时间范围。最后，执行代码以将NDVI影像下载到Google Drive中。

gee python 按年逐月ndvi

gee python 是 Google Earth Engine 提供的 Python API，可以方便地使用 Google Earth Engine 平台中的遥感数据和功能。下面是一种在 gee python 中按年逐月提取 NDVI 的方法：

# 引入必要的库
import ee
import datetime

# 初始化 ee python API
ee.Initialize()

# 定义一个区域（例如一个地理范围的边界）
region = ee.Geometry.Rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax])

# 定义起始年份和结束年份
start_year = 2010
end_year = 2020

# 定义月份列表
months = range(1, 13) # 从1到12，表示12个月

# 遍历年份和月份，提取 NDVI 数据
for year in range(start_year, end_year + 1):
    for month in months:
        # 将年份和月份转换为日期对象
        date = datetime.date(year, month, 1)
        
        # 构建一个 ee.Date 对象
        ee_date = ee.Date(date.isoformat())
        
        # 构建一个 ee.Image 对象，表示指定日期的影像
        image = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13Q1") \
            .filterBounds(region) \
            .filterDate(ee_date, ee_date.advance(1, 'month')) \
            .select('NDVI') \
            .mean() # 每个月的 NDVI 取平均值
        
        # 将影像导出为 GeoTIFF 格式
        task = ee.batch.Export.image.toDrive(image=image,
                                             description='NDVI_' + str(year) + '_' + str(month),
                                             folder='export_folder',
                                             fileNamePrefix='NDVI_' + str(year) + '_' + str(month),
                                             region=region,
                                             scale=1000)
        task.start()

print('任务已创建，请前往 Google Drive 中的指定文件夹查看导出的数据。')

这段代码通过遍历年份和月份，针对每个月提取给定区域内的 MODIS NDVI 数据，并将结果导出为 GeoTIFF 格式。你需要将 `xmin`、`ymin`、`xmax` 和 `ymax` 替换为你感兴趣的地理范围的具体边界值，将导出保存的文件夹路径替换为你希望保存数据的目录。数据导出的链接将通过电子邮件发送给你。

以上是一种在 gee python 中按年逐月提取 NDVI 数据的方法，希望对你有帮助！