GEE云平台Landsat 8 TOA冰雪覆盖分析：NDSI指数计算与可视化

本资源是一份详细的教程，介绍如何利用Google Earth Engine (GEE) 云平台对Landsat 8 TOA (Top of Atmosphere) 影像进行冰雪覆盖分析。首先，用户需要导入Landsat 8 TOA 数据集，通过指定时间范围（例如2020年1月1日至12月31日）和地理范围（在经纬度坐标 [-153.09778258493412, 61.808417330599625] 和 [-151.42786070993412, 61.21101164993285] 之间），并筛选出云覆盖率低于10%的影像。 接下来，进行预处理步骤，包括大气校正和云掩码处理。大气校正是为了消除大气对遥感数据的影响，而云掩码则帮助去除含有云层的部分，确保后续冰雪覆盖分析的准确性。GEE 提供了内置的工具进行这些操作。 核心的冰雪覆盖指标是正规化差异雪指数（Normalized Difference Snow Index, NDSI），其计算公式为 (green - swir1) / (green + swir1)，其中green指可见光谱中的B3波段，swir1代表短波红外波段1。通过这个公式，高NDSI值对应于冰雪覆盖区。 然后，用户需要设置适当的阈值，将NDSI图像二值化，区分出冰雪覆盖和非冰雪覆盖区域。这一步根据研究区域和特定应用场景而变化，以获得最准确的冰雪覆盖信息。 最后，利用GEE的图像可视化功能，将处理后的NDSI二值图显示出来，便于观察和理解冰雪覆盖的分布情况。同时，代码片段展示了如何使用GEE的API，如`ee.Geometry.Polygon`来定义分析区域，以及`ee.ImageCollection`和`ee.Algorithms.Landsat.simpleComposite`等方法来获取、组合和处理Landsat 8 TOA影像。 这份资源提供了从数据获取、预处理到分析结果展示的完整流程，对于从事遥感数据分析或冰雪覆盖研究的用户来说，具有很高的实用价值。