基于gee的红树林提取代码

基于Google Earth Engine (GEE) 的红树林提取通常涉及遥感数据分析和地理空间处理。下面是一个简化的Python脚本示例，用于从GEE平台上提取红树林数据，假设我们使用的是NDVI（归一化差分植被指数）作为红树林的一个识别指标：

import ee
ee.Authenticate()  # 登录GEE账户
ee.Initialize()

# 定义红树林的阈值范围
red_threshold = [0.4, 0.8]  # 这里可以根据实际情况调整

def is_red_forest(image):
    ndvi = image.normalizedDifference(['B5', 'B4'])  # B5代表近红外波段，B4代表可见光谱波段
    return ndvi.updateMask(ndvi.gt(red_threshold[0]).And(ndvi.lt(red_threshold[1])))

# 加载合适的遥感影像层（例如MODIS NDVI）
collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13Q1').filterDate('2010-01-01', '2010-12-31')  # 筛选时间段

# 对每个影像应用红树林提取函数
filtered_images = collection.map(is_red_forest)

# 提取结果合并为单张图像，并下载到Google Drive或其他服务
red_forest_image = filtered_images.mean()
task = ee.batch.Export.image.toDrive(
    image=red_forest_image,
    description='red_forest_extraction',
    folder='GEE_outputs',
    scale=30  # 下采样分辨率
)
task.start()

请注意，这只是一个基础示例，实际操作可能需要根据具体的红树林数据源、季节变化以及环境条件进行调整。此外，GEE的数据访问可能会有成本限制，使用前需了解相关规定。