如何在GEE上使用MOD11A1数据计算安徽省2020年1月、5月、7月、9月的月平均地表温度
时间: 2023-07-10 11:04:38 浏览: 215
GEE代码编程UI.Chart.txt
在GEE上使用MOD11A1数据计算安徽省2020年1月、5月、7月、9月的月平均地表温度,可以按照以下步骤进行:
1. 打开GEE平台,选择左上角的“代码编辑器”进入代码编辑界面。
2. 在代码编辑器中,首先需要导入MOD11A1数据集。可以使用以下代码导入:
```javascript
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD11A1');
```
3. 接着需要选择需要计算的时间范围和地理范围。可以使用以下代码选择安徽省的范围:
```javascript
var anhui = ee.FeatureCollection('users/yourUserName/yourFeatureCollectionName'); // 选择安徽省的FeatureCollection
var anhuiBoundary = anhui.geometry(); // 获取安徽省的边界
```
其中,`users/yourUserName/yourFeatureCollectionName`是你自己创建的FeatureCollection的名称,用于存储安徽省的边界信息。
4. 然后,需要对MOD11A1数据集进行筛选,选择需要的时间范围和地理范围。可以使用以下代码进行筛选:
```javascript
var modisAnhui = modis.filterBounds(anhuiBoundary)
.filterDate('2020-01-01', '2020-09-30')
.select('LST_Day_1km'); // 筛选时间范围和地理范围,并选择LST_Day_1km波段
```
其中,`filterBounds()`函数用于筛选地理范围,`filterDate()`函数用于筛选时间范围,`select()`函数用于选择需要的波段。
5. 接下来,需要计算每个月的平均地表温度。可以使用以下代码进行计算:
```javascript
var jan = modisAnhui.filterDate('2020-01-01', '2020-01-31')
.mean()
.rename('LST_Jan'); // 计算1月份的平均地表温度,并重命名为LST_Jan
var may = modisAnhui.filterDate('2020-05-01', '2020-05-31')
.mean()
.rename('LST_May'); // 计算5月份的平均地表温度,并重命名为LST_May
var jul = modisAnhui.filterDate('2020-07-01', '2020-07-31')
.mean()
.rename('LST_Jul'); // 计算7月份的平均地表温度,并重命名为LST_Jul
var sep = modisAnhui.filterDate('2020-09-01', '2020-09-30')
.mean()
.rename('LST_Sep'); // 计算9月份的平均地表温度,并重命名为LST_Sep
```
其中,`mean()`函数用于计算平均值,`rename()`函数用于重命名计算结果。
6. 最后,将每个月的平均地表温度合并成一个图像,并可视化显示。可以使用以下代码进行合并和可视化:
```javascript
var lst = jan.addBands(may)
.addBands(jul)
.addBands(sep); // 将每个月的平均地表温度合并成一个图像
Map.centerObject(anhuiBoundary, 8); // 将地图中心设置为安徽省的边界
Map.addLayer(lst, {min: 13000, max: 16000, palette: ['blue', 'white', 'red']}, 'LST'); // 可视化显示合并后的图像
```
其中,`addBands()`函数用于将不同月份的平均地表温度合并成一个图像,`Map.centerObject()`函数用于将地图中心设置为安徽省的边界,`Map.addLayer()`函数用于可视化显示合并后的图像,其中`min`和`max`参数用于设置显示范围,`palette`参数用于设置显示颜色。
完成以上步骤后,就可以在GEE上使用MOD11A1数据计算安徽省2020年1月、5月、7月、9月的月平均地表温度了。
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