使用Google Earth Engine分析MODIS数据

"这是关于使用Google Earth Engine (GEE)进行地理空间数据分析的实践材料，由莫斯科国立大学地质系的教师在2019年的课程中提供。课程涵盖了如何利用MODIS数据构建图表，并对城市和森林区域进行分析。" 在Google Earth Engine (GEE)的实际操作中，我们首先会学习如何基于MODIS数据绘制图形。MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是NASA卫星上的遥感仪器，提供全球范围内的多种地表参数，如归一化植被指数(NDVI)。 创建两个感兴趣区（AOI，Areas of Interest），这通常是为了获取特定区域内特定信息。AOI可以是城市和森林等不同的地理特征。在GEE中，我们需要将这些区域定义为“Feature”类型的属性，而不仅仅是几何形状。同时，为每个区域添加一个名为“label”的属性来区分它们，例如，我们可以为城市区域设置“urban”标签，为森林区域设置“forest”标签。 完成区域的定义后，将它们在地图上可视化，以便于后续的分析。接着，我们将这些区域合并到一个Feature Collection中，这样可以方便地管理和操作，例如： ```javascript var regions = new ee.FeatureCollection([urban, forest]); ``` 然后，我们需要引入包含NDVI信息的MODIS图像集合。NDVI是一种衡量植被健康状况的指标，通过比较近红外和红光反射率来计算。这里我们选择了2011年5月1日至2015年12月31日之间的数据： ```javascript var collection = ee.ImageCollection('MODIS/MCD43A4_006_NDVI') .filterDate(ee.Date('2011-05-01'), ee.Date('2015-12-31')); ``` 为了进一步分析，我们需要定义生成图表的参数。这可能包括选择时间序列中的特定时间点、设定颜色范围或确定用于显示的统计指标。例如，我们可以计算每个区域的平均NDVI值，然后以时间序列的形式展示出来，以观察植被随时间的变化。 此外，GEE还提供了丰富的数据处理和分析工具，如空间插值、时间序列分析、图像分类等，可以用于深入研究城市扩展、森林覆盖变化等地理问题。通过GEE平台，用户可以访问大量的地球观测数据，进行复杂的地理空间分析，并以直观的图形形式展示结果。 这份资料详细介绍了如何利用GEE结合MODIS数据进行地理空间分析，特别是如何提取和处理区域数据，以及创建和分析基于NDVI的图形，对于理解和应用遥感技术在环境科学和地理学领域具有很高的价值。