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在本篇博客中#xff0c;我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对地表温度数据进行分析#xff0c;并探究不同土地覆盖类型#xff08;特别是水体和城市区域#xff09;的地表温度变化。通过MODIS数据集#xff0c;我们可以监测2001年至2024年间的数据。
背景知识 …简介
在本篇博客中我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对地表温度数据进行分析并探究不同土地覆盖类型特别是水体和城市区域的地表温度变化。通过MODIS数据集我们可以监测2001年至2024年间的数据。
背景知识
MODIS数据集
MODIS数据集提供了多光谱遥感数据广泛应用于植被、水文和城市研究。
地表温度 (LST)
地表温度是地表热辐射的度量对于研究城市热岛效应、植被分布等具有重要意义。
土地覆盖分类
土地覆盖分类有助于识别地表不同类型的特征如森林、草地、水体和城市区域。
完整代码
// 定义研究区域的坐标点
var cor [[51.72646131195613, 35.78622502387334],[54.07753553070613, 35.78622502387334],[54.07753553070613, 36.97144246810686],[51.72646131195613, 36.97144246810686],[51.72646131195613, 35.78622502387334]
];// 创建多边形区域
var roi ee.Geometry.Polygon(cor);// 将地图中心设置为研究区域
Map.centerObject(roi);// 加载MODIS土地覆盖数据集
var lc ee.ImageCollection(MODIS/061/MCD12Q1).mode().select(LC_Type1);// 定义土地覆盖可视化参数
var vis {min: 1.0,max: 17.0,palette: [// ... 颜色代码 ...],
};// 土地覆盖数据可视化
Map.addLayer(lc.clip(roi), vis, map, false);// 提取水体掩膜
var water_thr lc.eq(17);
Map.addLayer(water_thr.clip(roi), [], water_thr, false);var water_mask water_thr.updateMask(water_thr);
Map.addLayer(water_mask.clip(roi), [], water_mask, false);// 将水体掩膜转换为矢量数据
var water_vector water_mask.reduceToVectors({geometry: roi,scale: 500
}).union(1);
Map.addLayer(water_vector, [], water_vector, false);// 加载MODIS地表温度数据集
var temp ee.ImageCollection(MODIS/061/MOD11A2).select(LST_Day_1km).filterDate(2001, 2024).map(function (img) {return img.multiply(0.02).subtract(273.15).copyProperties(img, img.propertyNames());});// 绘制地表温度时间序列图表水体
print(ui.Chart.image.series(temp, water_vector,ee.Reducer.mean(), 500, system:time_start)
);// 定义城市区域函数
function urban_layer(img) {var urban_thr img.eq(13);var urban_mask urban_thr.updateMask(urban_thr);var urban_vector urban_mask.reduceToVectors({geometry: roi,scale: 500}).union(1);return urban_vector;
}// 应用函数提取城市区域矢量数据
var urban_class urban_layer(lc);// 绘制地表温度时间序列图表城市区域
print(ui.Chart.image.series(temp, urban_class,ee.Reducer.mean(), 500, system:time_start)
);代码详解
1. 定义研究区域
创建一个多边形区域roi用于限定分析的地理范围并设置地图中心。
2. 加载和可视化MODIS土地覆盖数据集
加载MODIS土地覆盖数据集选择LC_Type1波段并进行可视化。
3. 提取水体掩膜和矢量数据
通过土地覆盖数据提取水体掩膜并将其转换为矢量数据。
4. 加载和处理MODIS地表温度数据集
加载地表温度数据集进行单位转换并提取白天的数据。
5. 绘制地表温度时间序列图表
使用ui.Chart.image.series绘制水体区域的地表温度时间序列。
6. 提取城市区域矢量数据
定义函数提取城市区域土地覆盖类别13并将其转换为矢量数据。
7. 绘制城市区域地表温度时间序列图表
使用ui.Chart.image.series绘制城市区域的地表温度时间序列。
结论
本教程展示了如何使用GEE对MODIS数据进行土地覆盖分类和地表温度分析。通过此分析可以了解不同土地覆盖类型如水体和城市区域的地表温度变化趋势。
进一步探索
GEE提供了多种工具和方法来进行土地覆盖分类和地表温度分析。在后续的教程中我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
