GEE利用移动窗口主成分分析计算遥感生态指数代码实现

以下是利用Google Earth Engine (GEE)实现移动窗口主成分分析计算遥感生态指数的代码示例。代码实现了对Landsat 8影像进行分块处理，并计算了每个分块的NDVI、EVI、以及PCA指数。

// 设置分析区域
var region = ee.Geometry.Rectangle([116.3, 39.8, 117, 40.5]);

// 加载Landsat 8影像
var image = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
              .filterDate('2019-01-01', '2019-12-31')
              .filterBounds(region)
              .median();

// 计算NDVI指数
var ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename('NDVI');

// 计算EVI指数
var evi = image.expression(
  '2.5 * (nir - red) / (nir + 6 * red - 7.5 * blue + 1)',
  {
    'nir': image.select('B5'),
    'red': image.select('B4'),
    'blue': image.select('B2')
  }).rename('EVI');

// 将NDVI和EVI合并为一个图像
var vegIndex = ndvi.addBands(evi);

// 定义移动窗口大小和步长
var kernelSize = 256;
var kernelStep = 128;

// 定义PCA算法
var pca = ee.Reducer.pca().outputComponentNames(['PC1', 'PC2', 'PC3']);

// 对每个分块进行PCA分析
var pcaImage = vegIndex.neighborhoodToBands(
  ee.Kernel.square(kernelSize, 'meters'),
  ee.Reducer.mean()
).reduceNeighborhood(pca, ee.Kernel.square(kernelSize, 'meters'), true);

// 将PCA指数合并到原始图像中
var resultImage = image.addBands(pcaImage);

// 将结果可视化
Map.centerObject(region, 12);
Map.addLayer(resultImage, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], max: 0.3}, 'Landsat 8');
Map.addLayer(pcaImage.select('PC1'), {min: -2, max: 2}, 'PCA');

上述代码通过加载Landsat 8影像，计算NDVI和EVI指数，并将它们合并为一个图像。然后，对每个分块进行PCA分析，并将PCA指数合并到原始图像中。最后，将结果可视化。