GEE中对于已有的植被指数用林地数据按淹没提取代码

以下是在GEE中对于已有的植被指数用林地数据按淹没提取的代码示例：

首先，导入需要的卫星影像和矢量数据，例如：

var image = ee.Image('MODIS/006/MOD13A2/2014_01_01');
var forest = ee.FeatureCollection('users/username/forest_mask');

接着，使用以下代码按照淹没区域对植被指数进行裁剪：

// 计算淹没区域
var water = ee.Image('JRC/GSW1_0/GlobalSurfaceWater').select('occurrence');
var waterMask = water.gt(90).unmask(0).clip(forest);

// 对植被指数进行裁剪
var vi = image.select('NDVI');
var viMasked = vi.updateMask(waterMask);
var viForestMasked = viMasked.clip(forest);

这段代码首先计算了全球表面水体数据集中水体的出现频率，并根据阈值（这里是90）创建淹没区域的遮罩。然后，使用该遮罩将植被指数图像进行裁剪，并使用林地数据集对其进行更精细的裁剪。

相关问题

GEE中按淹没提取代码

在GEE中提取淹没信息可以采用以下代码：

1. 首先，需要导入GEE库：

var ee = require('users/earthengine/ee');

2. 然后，选择要分析的区域并加载DEM数据集：

//选择区域
var roi = ee.Geometry.Polygon(
        [[[-121.895, 38.934], [-121.895, 38.883], [-121.805, 38.883], [-121.805, 38.934]]]);

//加载DEM数据集
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

3. 接下来，计算该区域的最低点高程值：

// 计算最低点高程值
var elevation = dem.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.min(),
  geometry: roi,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
}).get('elevation');

4. 然后，根据最低点高程值计算淹没区域：

//计算淹没区域
var flood = dem.lte(elevation);

5. 最后，将淹没区域可视化：

//可视化
Map.addLayer(flood.updateMask(flood),
             {palette: 'blue'}, 'Flooded');

完整代码如下：

var ee = require('users/earthengine/ee');

//选择区域
var roi = ee.Geometry.Polygon(
        [[[-121.895, 38.934], [-121.895, 38.883], [-121.805, 38.883], [-121.805, 38.934]]]);

//加载DEM数据集
var dem = ee.Image('USGS/SRTMGL1_003');

// 计算最低点高程值
var elevation = dem.reduceRegion({
  reducer: ee.Reducer.min(),
  geometry: roi,
  scale: 30,
  maxPixels: 1e9
}).get('elevation');

//计算淹没区域
var flood = dem.lte(elevation);

//可视化
Map.addLayer(flood.updateMask(flood),
             {palette: 'blue'}, 'Flooded');

TCI植被指数用Landsat在GEE中的代码

以下是使用Google Earth Engine (GEE)计算TCI植被指数的代码：

// 定义区域范围
var roi = ee.Geometry.Point([经度, 纬度]).buffer(5000);

// 加载 Landsat 8 表面反射率数据集
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR')
    .filterBounds(roi)
    .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
    .sort('CLOUD_COVER')
    .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']);

// 定义函数计算TCI植被指数
var tci = function(image) {
  var red = image.select('B4');
  var green = image.select('B3');
  var blue = image.select('B2');
  var nir = image.select('B5');
  var swir2 = image.select('B7');

  // 计算NDVI
  var ndvi = nir.subtract(red).divide(nir.add(red)).rename('NDVI');

  // 计算TCI
  var tci = ndvi.multiply(swir2).multiply(blue).rename('TCI');

  return image.addBands(tci);
};

// 对图像集应用TCI函数
var tciCollection = collection.map(tci);

// 显示TCI图像
var tciImage = tciCollection.select('TCI').mosaic();
Map.addLayer(tciImage, {min: -0.5, max: 0.5, palette: ['red', 'yellow', 'green']}, 'TCI');

需要替换代码中的经纬度和时间范围，以适应你的研究区域和时间。这段代码将计算出TCI植被指数，并在地图上显示结果。