目录简介MODIS/006/MOD13Q1数据函数visualize(bands, gain, bias, min, max, gamma, opacity, palette, forceRgbOutput)Arguments:Returns: Image代码结果简介在GoogleEarthEngine中分析马耳他的植被指数（NDVI和EVI）###代码说明1.**边界数据集**

  本文介绍基于Python中的gdal模块，批量基于大量多波段遥感影像文件，计算其每1景图像各自的NDVI数值，并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。  如下图所示，现在有大量.tif格式的遥感影像文件，其中均含有红光波段与近红外波段（此外也可以含有其他光谱波段，有没有都不影响）；我们希望，批

代码：//方法三：GEE将计算公式封装为一个方法可以直接调用functionNDVI_V3(img){varndvi=img.normalizedDifference(["B8","B4"]);returnndvi;}//sentinel2androivars2_col=ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2");varroi=ee.Geometry.Point([1

目录简介NDVI在火灾监测中的作用利用Sentinel-2数据监测火灾的步骤sentinel-2代码差异结果简介Sentinel-2卫星搭载的多光谱成像仪提供了高分辨率、高频次的地表反射率数据，而归一化植被指数（NDVI）则是一种广泛应用于植被覆盖监测的遥感指数。将两者结合，可以有效地监测

目录简介数据函数ee.Join.saveAll(matchesKey, ordering, ascending, measureKey, outer)Arguments:ee.Reducer.first()Noarguments.Returns: Reduceree.Filter.maxDifference(difference, leftField, rightValue, rightField, leftValue)Arguments:Retur

目录简介指数数据代码结果简介利用2001-2024年的MODIS数据长时序ndvi指数归一化后的结果分析，并加载时序图。指数NDVI指数（NormalizedDifferenceVegetationIndex）是用来评估地表植被覆盖度和健康程度的指数。它通过计算红光和近红外光反射率的差异来衡量植被的光合

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件，基于我们给定的规则，对其中的数据加以筛选，将不在指定数据范围内的数据剔除，保留符合我们需要的数据的方法。首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件（在本文中我们就以.csv格式的文件为例），如下图所示。其中，Excel表

  本文介绍在谷歌地球引擎GEE中，提取、计算某一种遥感影像产品在连续的多年中，2个不同时相的数据差值的多年平均值，并将计算得到的这一景差值的结果图像导出的方法。  首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现在我们希望计算某一个地区中，在2013年到2020年的这8年中，第257天与249天

    植被指数（NDVI,NormalizedDifferenceVegetationIndex）可以准确反映地表植被覆盖状况。目前，NDVI时序数据已经在各尺度区域的植被动态变化监测、土地利用/覆被变化检测、宏观植被覆盖分类和净初级生产力估算等研究中得到了广泛的应用。   中国年度500M植被指

   本数据集包括2017至2023年间，全国植被覆盖度数据，FVC范围值为0-1，数据为浮点型，GeoTIFF格式。GeoTIFF文件均可用ArcGIS软件和GDAL读取和打开。   植被覆盖度是指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。是刻画地表植被覆盖的一个重要参数,

简介详细流程如下：1.打开GoogleEarthEngine(GEE)平台的网站https://earthengine.google.com/。2.点击右上角的"SignIn"按钮，使用您的Google账号登录。3.在GEE界面中，点击左上角的"CodeEditor"按钮，进入代码编辑器页面。4.在代码编辑器页面的左上方，点击"A

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重

植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重

  本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件，基于我们给定的规则，对其中的数据加以筛选，将不在指定数据范围内的数据剔除，保留符合我们需要的数据的方法。  首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件（在本文中我们就以.csv格式的文件为例），如下图所示。  其中，Ex

 函数：ui.Chart.image.doySeries(imageCollection, region, regionReducer, scale, yearReducer, startDay, endDay)

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简介GEE云平台（GoogleEarthEngine）是一个强大的云平台，提供了丰富的地理数据和计算资源，用于进行地理数据分析和处理。在GEE平台上，可以实现对研究区影像的单景影像（以NDVI为例）的批量下载。下面是具体的过程：1.登录GEE云平台并初始化首先，需要登录GEE云平台（https://earthengine.g

GEE下载sentinel-2(S2)哨兵2光学卫星的地表反射率和NDVI可以获得数据的时期为：2017-03-28至今2024年数据已经去云，进行合成，分年度的夏季和冬季提供。下载方法：todesk:1.程序名称：S2_SR哨兵2地表反射率和NDVI下载2.下载参数：年份设置3绘制下载区域，可以为多边形或者矩形，4.一定改名

GEE哨兵-2光学卫星(S2)地表反射率和NDVI下载可以获得数据的时期为：2017-03-28至今下载方法：todesk:1.程序名称：S2_SR哨兵2地表反射率和NDVI下载2.下载参数：年份设置3绘制下载区域，可以为多边形或者矩形，4.一定改名为handRegion5可以选的，通过名称，可以加载市，县的行政区划底图，以辅

本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，对Landsat7遥感影像数据加以单窗算法的地表温度（LST）反演操作。(基于ENVI与ERDAS的Landsat7ETM+单窗算法地表温度（LST）反演)1原理部分与前期操作准备首先说一个批量计算LST的方法——基于GEE的Landsat地表温度反演可以看谷歌地球引擎GEE批量计算Land

​ 1、不可多得的机缘    1）对我来说，成为CSDN创作者是一次机缘的邂逅。我曾经在编程的世界里孤独地探索，渴望找到一个能够交流和分享的平台。而CSDN恰好提供了一个这样的机会，让我能够将自己的经验和见解分享给更多的人。    2）在开始创作的初期，我主要是为了记录

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最近帮人处理了一批数据，发现matlab处理nc并不是很友好，遂查询了Python方法。参考文献：lhttp://www.dtmao.cc/news_show_498450.shtml#-*-coding:utf-8-*-#模块导入importnumpyasnpimportnetCDF4asncfromosgeoimportgdal,osr,ogrimportosimportglob#单个n

1.1绝对路径不同操作系统下绝对路径的表现形式是不一样的，以Windows系统为例，一个文件的路径可能是这样的：D:\files\data\ndvi.tif其中：D:\：表示根文件夹，是文件所在的盘符，即D盘。D:\files\data：表示文件所在的文件夹的路径，即D盘的files文件夹的子文件夹data。ndvi.tif：表示文件名

rasterio安装rasterio需要依赖很多第三方库，按下面的顺序依次安装即可。pyprojShapelyGDALFionageopandasrasteriorasterio使用一是能读取到各个影像波段的数据，二是经过一些