GEE学习记录(一)基于GEE利用LANDSAT 8数据计算遥感生态指数(RSEI)

最近老师让看一下关于GEE的东西,实现大面积的反演、计算地表温度等,也算熟悉一下。参考网上很多大佬的文章,按照自己的思路和想法算出了RSEI,参考的文章都有列出来。

所用数据集

影像数据

影像数据是:LANDSAT/LC08/C02/T1_L2(就是LANDSAT8下面的Collection 2 Level2 T1数据)。总的来说就是Collection 2比Collection 1好,T1比T2好,具体的不同可以见如下链接。数据介绍

以下是此数据集的波段信息,SR表示是地面反射率,不同于TOA顶层反射率,也就是TOA没有经过大气校正,而SR数据是经过大气校正的,更加适合进行地面反演。有些地方谈到不用进行大气校正也可以进行反演,结果也不会差太多,但是用校正过的肯定好一些。

图像包含 5 个可见光和近红外 (VNIR) 波段和 2 个短波红外 (SWIR) 波段( 没有8、9波段是因为USGS没有处理),处理为正射校正表面反射率,以及一个热红外 (TIR) 波段处理为正射校正表面温度。

注意第十波段的介绍:“地表温度”。因此可以直接用此波段进行地表温度的计算,在计算中有一些小点后面会谈到。
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矢量数据

内蒙古锡林郭勒盟整个盟。
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地表气温数据

MODIS/006/MOD11A2
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RSEI计算流程图

并不是完全按照此流程图进行的,实际中就只做了“去云-裁剪-计算指标-掩膜水体-归一化-主成分分析-结果”。
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四个指数的计算

Wet、NDVI、NDBSI的计算

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以上部分参考如下文章:张元培等.基于遥感生态指数的钟祥市生态变化分析[J].资源环境与工程,2019,33(04):474-480.DOI:10.16536/j.cnki.issn.1671-1211.2019.04.006.

LST的计算

地表温度反演算法主要有以下三种:大气校正法(也称为辐射传输方程:Radiative Transfer Equation——RTE)、单通道算法和分裂窗算法。参考

在上面的影像数据介绍中谈到数据的第十波段,可以直接用来进行反演。以下是官方介绍中对数据进行修正的参数,修正完之后可以直接拿来用。
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也比较好理解,对SR_B.也就是5 个可见光和近红外 (VNIR) 波段和 2 个短波红外 (SWIR) 波段进行第一行的处理,ST_B.*就是对热红外波段进行处理。

处理完之后(" ST_B10-273.15 ")即可得到地表温度。参考
得到结果之后发现,计算出来的相比于实际温度是有一点偏高的,而且出现了一些异常值,50℃、60℃肯定是不太正常的。
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不想麻烦再用其他算法或者去除异常值,用GEE不就是因为数据集多、方便吗?所以就直接拿MODIS的数据进行计算了,这个肯定没有问题。

对水体进行掩膜

为什么要对水体进行掩膜呢?因为遥感生态指数主要应用于陆地为主的地区,不适宜大面积的水域地区。如果不进行掩膜,会出现异常值(血的教训)。参考:张元培等.基于遥感生态指数的钟祥市生态变化分析[J].资源环境与工程,2019,33(04):474-480.DOI:10.16536/j.cnki.issn.1671-1211.2019.04.006.
本来计算的大部分都是在正常范围之内的,但是突然出现了一个400多,后来一检查就是出现在水体的部分。
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归一化

得到四个指数之后,除了温度,其他的指数范围都应该在[-1,1]之间,如果不是,可能出现了问题。之后进行归一化处理。将所有的值都归一化到[0,1]之间。下图是归一化前后的对比。
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主成分分析

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参考:徐涵秋.城市遥感生态指数的创建及其应用.生态学报,2013,33(24):7853—7862. 在这里插入图片描述
主成分分析的结果如上。

出图

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原图:
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代码

部分代码截图
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完整代码
https://code.earthengine.google.com/7f41d4897f872c2bf7ae485db391bf92

参考链接

基本上列出来了,如果哪位大佬的有被参考却没被列出来,请及时私信我!
https://blog.csdn.net/qq_41664159/article/details/120522718
https://zhuanlan.zhihu.com/p/364850569
https://mp.weixin.qq.com/s/spi10OeHDRo6VpIrrpvYHA

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转载自blog.csdn.net/gxwwww/article/details/122233838