使用GEE平台中的landsat数据输出月时相的NDVI,时间为2020年，区域为四川省

在GEE平台上输出2020年四川省的月时相NDVI，可以按照以下步骤进行：

1. 打开GEE平台并登录账户。
2. 在左侧的导航栏中选择"Landsat"，然后选择"Landsat 8 Surface Reflectance Tier 1"数据集。
3. 在地图上选择四川省的范围，可以使用"地理区域选择器"工具来选择区域。选择完成后，单击"运行"按钮。
4. 在右侧的"Inspector"面板中，选择"日期"，然后选择2020年1月1日至2020年12月31日，单击"应用"按钮。
5. 在"Filter"面板中，选择"Cloud Cover"，将值设置为10，以过滤掉云覆盖率高于10%的图像。
6. 在左侧的"Scripts"面板中，选择"NDVI Time Series"脚本，单击"运行"按钮。
7. 在弹出的"参数设置"对话框中，将"NDVI time series for"设置为"monthly"。
8. 单击"运行"按钮生成NDVI时间序列。

生成的NDVI时间序列将显示在地图上，您可以通过选择不同的月份来查看该月的NDVI值。另外，您也可以导出该时间序列，以便进一步分析。

相关问题

我想利用GEE平台中LandsatTOA数据进行某区域某年的月均值NDVI的计算，并将月均NDVI值以折线图的形式展示出来

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 在GEE平台中选择LandsatTOA数据集，并筛选出想要分析的区域和时间范围。
2. 计算NDVI指数。可以使用GEE提供的NDVI公式：(NIR - RED) / (NIR + RED)，其中NIR表示近红外波段，RED表示红波段。
3. 将每个月的NDVI值求平均。可以使用GEE提供的reduce()函数和ee.Reducer.mean()函数来实现。
4. 将月均NDVI值以折线图的形式展示出来。可以使用GEE提供的ui.Chart()函数来实现。

以下是代码示例：

// 选择LandsatTOA数据集
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterBounds(region) // region表示想要分析的区域
  .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31'); // 时间范围

// 计算NDVI指数
var ndvi = collection.map(function(image) {
  return image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');
});

// 将每个月的NDVI值求平均
var monthlyNDVI = ndvi
  .select('NDVI')
  .reduce(ee.Reducer.mean())
  .resample('monthly')
  .filter(ee.Filter.calendarRange(1, 12, 'month'));

// 将月均NDVI值以折线图的形式展示出来
var chart = ui.Chart.image.seriesByRegion({
  imageCollection: monthlyNDVI,
  band: 'NDVI',
  regions: region,
  reducer: ee.Reducer.mean(),
  scale: 30,
  xProperty: 'system:time_start'
}).setOptions({
  title: 'Monthly NDVI in 2019',
  vAxis: {title: 'NDVI'},
  hAxis: {title: 'Month'},
  lineWidth: 1,
  pointSize: 3
});

// 将图表添加到地图上
Map.add(chart);

使用GEE对Landsat-8二级产品数据进行大气校正

GEE是Google Earth Engine的缩写，是一个基于云计算的地理信息数据处理平台。使用GEE进行Landsat-8二级产品数据的大气校正可以分为以下几个步骤：

1. 在GEE中选择Landsat-8 OLI/TIRS Collection 2 Level-2数据集作为数据源。

2. 选择需要进行大气校正的影像，并导入到代码中。

3. 根据影像的时间和位置信息，获取对应的气象数据，如大气温度、水汽含量等。

4. 使用提供的大气校正模块，对影像进行大气校正。GEE提供了多种大气校正模块，如DOS (Dark Object Subtraction)、ATCOR (Atmospheric and Topographic Correction)等。

5. 对校正后的影像进行后续处理，如NDVI计算、图像显示等。

以下是一个基于GEE进行Landsat-8二级产品数据大气校正的示例代码：

// 选择数据集
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
              .filter(ee.Filter.eq('WRS_PATH', 44))
              .filter(ee.Filter.eq('WRS_ROW', 34))
              .filterDate('2018-01-01', '2018-12-31')
              .select(['SR_B2', 'SR_B3', 'SR_B4', 'SR_B5', 'SR_B6', 'SR_B7']);

// 导入需要进行大气校正的影像
var img = ee.Image(dataset.first());

// 获取影像的时间和位置信息
var date = img.get('system:time_start');
var lat = img.get('LAT');
var lon = img.get('LON');

// 获取气象数据
var meteoData = ee.ImageCollection('NOAA/CFSV2/FOR6H')
                  .filterBounds(ee.Geometry.Point(lon, lat))
                  .filterDate(ee.Date(date).advance(-1, 'day'), ee.Date(date))
                  .select(['Temperature_height_above_ground', 'Specific_humidity_height_above_ground']);

// 获取大气温度和水汽含量
var airTemp = meteoData.select('Temperature_height_above_ground').mean();
var waterVap = meteoData.select('Specific_humidity_height_above_ground').mean();

// 大气校正
var corrImg = ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore(img).select(['B2','B3','B4','B5','B6','B7','cloud']);
var dosCorr = ee.Image(ee.Algorithms.Landsat.dos(corrImg, airTemp, waterVap, 0.08));

// 输出校正后的影像
Map.addLayer(dosCorr, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 3000}, 'dos corrected');

其中，ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore用于对影像进行云检测，返回一个包含云掩膜的影像，ee.Algorithms.Landsat.dos用于进行DOS大气校正，返回一个校正后的影像。在输出校正后的影像时，可以选择需要显示的波段、色彩范围等参数。