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在本篇博客中#xff0c;我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集#xff0c;我们可以识别不同的土地覆盖类型#xff0c;并计算每种类型的总面积。
背景知识
MODIS MCD12Q1数据集
MODIS/061/MCD12Q1是NASA…简介
在本篇博客中我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集我们可以识别不同的土地覆盖类型并计算每种类型的总面积。
背景知识
MODIS MCD12Q1数据集
MODIS/061/MCD12Q1是NASA提供的全球土地覆盖数据集它按照国际地球观测组织GEO全球森林观测计划GFOI的要求提供了全球一致的土地覆盖分类。
土地覆盖分类
土地覆盖分类是将地表按照植被类型、土地利用等特征进行分类的过程对于理解地表特征和人类活动影响至关重要。
完整代码
// 定义研究区域的坐标点
var cor [[43.89239103939352, 35.313917425058115],[49.165828539393516, 35.313917425058115],[49.165828539393516, 39.29702833107737],[43.89239103939352, 39.29702833107737],[43.89239103939352, 35.313917425058115]
];// 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 modis ee.ImageCollection(MODIS/061/MCD12Q1).select(LC_Type1).mode();// 定义IGBP土地覆盖可视化参数
var igbpLandCoverVis {min: 1.0,max: 17.0,palette: [05450a, 086a10, 54a708, 78d203, 009900, c6b044, dcd159,dade48, fbff13, b6ff05, 27ff87, c24f44, a5a5a5, ff6d4c,69fff8, f9ffa4, 1c0dff],
};// 将MODIS土地覆盖数据裁剪至研究区域并添加至地图
Map.addLayer(modis.clip(roi), igbpLandCoverVis, modis_lc, false);// 打印MODIS土地覆盖直方图
print(ui.Chart.image.histogram(modis, roi, 500)
);// 计算每个像素的土地面积单位平方米并添加至MODIS图像
var modis_area ee.Image.pixelArea().divide(1e6).addBands(modis);// 按土地覆盖类型打印面积统计图
print(ui.Chart.image.byClass({image: modis_area,reducer: ee.Reducer.sum(),geometry: roi,scale: 500,dimensions: LC_Type1})
);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MODIS土地覆盖数据集
加载MODIS MCD12Q1数据集并选择LC_Type1波段进行分析。
3. 土地覆盖数据可视化
定义IGBP土地覆盖类型的可视化参数并裁剪数据至研究区域然后添加至地图。
4. 打印土地覆盖直方图
使用ui.Chart.image.histogram打印MODIS土地覆盖类型的分布直方图。
5. 计算土地覆盖类型面积
计算每个像素的土地面积单位平方米并添加至MODIS图像。
6. 按土地覆盖类型打印面积统计图
使用ui.Chart.image.byClass按土地覆盖类型打印面积统计图。
结论
本教程展示了如何使用GEE对MODIS土地覆盖数据进行分类和面积计算。通过此分析可以了解不同土地覆盖类型的空间分布和面积为土地资源管理和生态环境研究提供支持。
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面积计算。在后续的教程中我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
