事例紹介
多くの場合、表面温度の時系列 LST を分析する必要があります。おそらく、異なる時間範囲で異なる土地タイプの表面の変化を監視するかもしれません。この場合、2 つの方法を使用します。本質は同じですが、最終的なグラフには次のようなものがあります。プレゼンテーション段階では異なる違いが生じます。
LSTとはLand SurfaceTemperatureの略称で、中国語訳は地表温度です。太陽光と長波放射の作用により地表が到達する温度を指し、地表のエネルギーバランスの重要なパラメータの1つです。LST は、衛星リモート センシング、航空リモート センシングなどのリモート センシング技術を通じて取得できます。
LST は表面エネルギー バランスの重要なパラメーターであり、表面の熱状態を反映し、幅広い応用価値があります。たとえば、LST は都市のヒートアイランド現象の研究、気候変動の監視、農業生産の管理、自然災害の早期警告などの分野で使用できます。さらに、LST を植生指数、土地利用/被覆分類などの他のリモート センシング データと組み合わせて、地表環境の包括的な分析と評価を行うこともできます。
なお、LSTは気温とは異なり、表面温度を特徴付ける物理量です。実際のアプリケーションでは、特定の条件やニーズに応じて、解析や処理に適切な温度物理量を選択する必要があります。
関数
ui.Chart.image.seriesByRegion(imageCollection, リージョン, レデューサ, バンド, スケール, xProperty , seriesProperty )
画像コレクションからチャートを生成します。コレクション内の各画像の各領域の指定されたバンドの値を抽出してプロットします。通常は時系列です。
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X 軸 = 画像