结合Google Earth Engine实现甲烷排放遥感监测与分析

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于Matlab和Python的代码，旨在通过结合Google Earth Engine（GEE）的遥感产品和甲烷排放模型，对湿地中的甲烷热点进行表征。具体而言，该代码集成了Camilo Rey-Sanchez的“足迹累积相对通量映射”模型的2D空间输出，并利用Landsat 8卫星数据，通过分析卫星空间指数（如归一化植被指数NDVI、归一化水体指数NDWI和亮度温度）与甲烷排放量之间的相关性，来研究湿地甲烷的热点区域。代码的运行依赖于Jupyter Notebook环境，并且包含了一个基础脚本“ector_plot.py”，该脚本可以组织和分析Landsat 8和FARF（Footprint Accumulated Relative Flux）数据。资源还包括一个名为“sample”的文件夹，其中包含用于运行和理解脚本的样例数据和Jupyter Notebook实例（Sample_notebook.ipynb）。" 知识点: 1. 遥感技术：遥感技术是通过非接触式传感器从远距离收集目标信息的技术。在本资源中，Google Earth Engine平台提供了遥感数据产品，用于监测和分析地球表面变化。 2. Google Earth Engine（GEE）：GEE是一个基于云的平台，提供大量的卫星图像和地理空间数据，以及用于分析这些数据的工具。通过GEE，用户可以访问和处理海量的地理空间信息。 3. 甲烷排放模型：本资源中特别关注湿地的甲烷排放模型。甲烷是一种强效温室气体，湿地作为其主要排放源之一，其排放模型有助于评估气候变化的影响和制定减排策略。 4. “足迹累积相对通量映射”模型：这是一种用于模拟和映射甲烷排放热点的空间模型。该模型通过计算甲烷排放的时空分布，有助于识别和量化排放热点。 5. Landsat 8卫星数据：Landsat 8是由美国地质调查局（USGS）发射的地球观测卫星，提供高分辨率的可见光、红外和热红外图像，用于环境监测、资源管理等。 6. 卫星空间指数：包括NDVI（归一化植被指数）、NDWI（归一化水体指数）和亮度温度等，这些指数是通过分析卫星图像得到的，能够反映地表覆盖类型、水分含量、热辐射特征等重要信息。 7. Matlab和Python编程：资源中提供了Matlab代码和Python脚本，用于实现遥感数据的处理和分析。Matlab是一种用于数值计算、数据分析和可视化的编程语言和环境，而Python是一种广泛使用的高级编程语言，两者在数据科学和地理信息系统（GIS）领域均有应用。 8. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许创建和共享包含实时代码、方程、可视化和文本的文档，非常适合数据分析、科学研究、教学等。 9. 开源系统：资源标记为“系统开源”，意味着代码是开放的，任何用户都可以访问和修改源代码以适应自己的需求，促进了技术的共享和创新。 10. 文件名称列表：资源的压缩包子文件包含了"Remote_sensing_CH4-main"文件夹，这暗示了代码和相关文件被组织在一个中央目录中，便于用户下载和使用。 总结以上知识点，该资源是一个综合性工具包，用于通过遥感技术分析和可视化湿地甲烷排放情况。通过结合GEE的遥感数据、甲烷排放模型以及Landsat 8卫星数据，资源提供了一套完整的分析流程，使用Matlab和Python作为主要编程语言，通过Jupyter Notebook进行交互式分析，最终达到对甲烷排放热点进行有效表征和研究的目的。