ndvi专题
Google Earth Engine（GEE）——计算闪闪红星的ndvi的值和折线图（时序分析）
函数： ui.Chart.image.doySeries(imageCollection, region, regionReducer, scale, yearReducer, startDay, endDay)
GEE案例——利用MODIS数据（NDVI）计算中国大陆2000-2023年的MK、Sens趋势性分析和Z值统计以及方差分析
简介 利用MODIS数据（NDVI）计算2000-2023年中国大陆的MK、Sens趋势性分析和Z值统计以及方差分析 流程 要进行NDVI数据的趋势性分析和统计分析，需要按照以下步骤进行： 1. 数据准备：获取2000-2023年的MODIS NDVI数据，可以从NASA的MODIS数据网站或其他可靠的数据来源获取。 2. 数据处理：将获取的NDVI数据按年份进行整理，得到每年的NDVI
GEE26：批量导出逐日、逐月、逐季节和逐年的遥感影像（以NDVI为例）
影像导出 写在前面1.逐日数据导出2.逐月数据导出3.季节数据导出4.逐年数据导出 写在前面 最近很多小伙伴们私信我，问我如何高效导出遥感数据，从逐日到逐季度，我都有一套自己的方法，今天就来和大家分享一下！ 🔍【逐日导出】：首先，逐日数据的导出其实很简单，只需要设置好时间参数，然后用For循环迭代，就可以轻松搞定。 📅【逐月导出】：逐月数据稍微复杂一些，需要对月份
GEE批量导出逐日、逐月、逐季节和逐年的遥感影像（以NDVI为例）
影像导出 1.逐日数据导出2.逐月数据导出3.季节数据导出4.逐年数据导出 最近很多小伙伴们私信我，问我如何高效导出遥感数据，从逐日到逐季度，我都有一套自己的方法，今天就来和大家分享一下！ 🔍【逐日导出】：首先，逐日数据的导出其实很简单，只需要设置好时间参数，然后用For循环迭代，就可以轻松搞定。 📅【逐月导出】：逐月数据稍微复杂一些，需要对月份进行分类，并且确保数
Python批量计算多张遥感影像的NDVI
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，批量计算其每1景遥感影像的NDVI。 在之前的文章中，我们多次介绍过在不同软件或平台中计算N
GEE必须会教程—一文教你华南地区NDVI趋势可视化分析（代码分享）
本期将带来NDVI的变化趋势分析，一个地区究竟是变绿了，还是植被退化了，如何进行量化呢？小编给出了代码，后期将带来详细的解释，大家可以先尝试着分析一下代码。 上代码！ var region=ee.FeatureCollection('users/hesuixinya511/South_China');var empty = ee.Image().toByte();var outline =
地表温度数据、LST温度数据、地表反照率、NDVI数据、NPP数据、植被覆盖度、土地利用数据
引言 地表温度(LST)是指地面的温度，太阳的热能被辐射到达地面后，一部分被反射，一部分被地面吸收，使地面增热，对地面的温度进行测量后得到的温度就是地表温度。地表温度是区域和全球尺度地表物理过程中的一个关键因子，也是研究地表和大气之间物质交换和能量交换的重要参数。许多应用如干旱、高温、林火、地质、水文、植被监测，全球环流和区域气候模型等都需要获得地表温度。 正文
GEE24：合肥市1986-2024年年均NDVI变化分析
代码如下： var roi = ee.FeatureCollection("users/yipeizhao736/HefeiProvince");Map.centerObject(roi);Map.addLayer(roi,{'color':'grey'},'roi');// Applies scaling factors.function applyScaleFactors(image
【GEE实践应用】使用MODIS NDVI数据集绘制研究区域每日NDVI序列曲线
// 设置研究区域var geometry = table;// 选择MODIS NDVI 数据集var modisNDVI = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2').filterBounds(geometry).filterDate('2000-01-01', '2023-12-31');// 计算每天的平均 NDVIvar dailyMeanND
ENVI实战—一文搞定NDVI计算和MNDWI计算
实验1：使用波段计算器计算波段值 目的：熟练掌握ENVI中波段计算器的使用方法，学会波段之间的运算。 过程： ①数据导入：打开ENVI5.6，在“文件”选项卡中选择“打开”，打开此前裁剪好的Sentinel-2的10m分辨率的波段数据。 ②波段和计算：在工具箱上找到“波段代数”工具文件夹，选择“波段运算”，在“Enter an expression”中输入“b1+b2+b3”计算公式，
贵州省NPP净初级生产力数据/NDVI数据
数据福利是专门为关注小编博客及公众号的朋友定制的，未关注用户不享受免费共享服务，已经被列入黑名单的用户和单位不享受免费共享服务。参与本号发起的数据众筹，向本号捐赠过硬盘以及多次转发、评论的朋友优先享有免费共享服务。 净初级生产力NPP数据 引言 第一性生产力是绿色植物呼吸后所剩下的单位面积单位时间内所固定的能量或所生产的有机物质，即是总第一性生产量减去植物呼吸作
Python 和 Google Colab 从 Sentinel-3 图像下载并可视化地表温度和 NDVI
与 Sentinel-2 和 Landsat 等卫星的光学图像相比，下载和处理 Sentinel-3 图像，尤其是地表温度 (LST) 具有挑战性。这是由于存储数据的特定 NetCDF 格式造成的，并且 LST 值的正确投影需要一些额外的工作。在本教程中，我将在 Google Colab 环境中提供 Python 代码，以便于下载 NetCDF 格式的 Sentinel-3 图像、提取并解压缩这些
中科星图GVE（案例）——云计算平台中如何利用expression进行波段运算（以NDVI为例）
简介 本文我们利用gve平台实现波段运算实现NDVI的计算，这里也就是如何将我们公式传递给云平台，一般是通过expression表达式来实现NDVI或者其它指数的计算。 云计算平台中利用expression进行波段运算是一种数字图像处理技术，用于从多个波段的图像数据中提取有用的信息。这种技术可以应用在各种领域，如遥感、医学图像、天气预报等。 在云计算平台上使用expression进行波段运算
基于R语言的NDVI的Sen-MK趋势检验
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下： import eeimport geemap geemap.set_proxy(port=7890)# 设置全局网络代理Map = geemap.Map()# 指定艾比湖地区数据范围region = ee.Geometry.BBox
Python遥感图像处理应用篇(一)：Arcpy遥感图像NDVI指数计算批量处理
1.使用数据MOD09A1 MOD09A1数据网上有很多介绍，这里不做详细说明了。通过MRT工具处理完之后，包含以下数据： 即主要包含1-7波段数据以及其他一些数据。空间分辨率为500m，时间分辨率为8day。 2.Modis波段主要应用领域 这里直接从其它地方复制而来可供大家参考一下： 3.NDVI指数计算公式 直接列出公式 来一段波段数据的英文说明： The MOD
GEE查看MODIS的NDVI、EVI产品并生成逐日/逐月NDVI曲线
目录 MOD13Q1MOD09GA计算逐日/逐月NDVI生成曲线参考博文 MOD13Q1 MOD13Q1有两个产品：NDVI和EVI，每16天为全球提供，分辨率为250M 通过查看时间，该NDVI产品是16天一景 MOD09GA 提供逐日的表面反射率产品，分辨率为500m 计算逐日/逐月NDVI生成曲线 // 公众号：GEEer成长日记var roi
MODIS计算NDVI注意事项
声明：本文为博主个人学习笔记，部分知识来源于网络，只做交流，不可商用。 数据源：modis的MOD9A1产品，分辨率500m，合成周期为8天 NDVI（归一化植被指数）计算公式： NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中NIR为近红外波段，R为红光波段，分别对应MODIS第2和第1波段。 NDBI（归一化建筑指数）计算公式： NDBI=(M IR - N IR ) /(M
GEE——使用cart机器学习方法对Landsat影像条带修复以NDVI和NDWI为例（全代码）
简介 之前发表了两篇关于影像修复的文章，并且制作了APP，大家可以去看以下的两篇博客来了解具体的研究内容和整个方法的有效性： Google Earth Engine APP——影像条带色差、色调不均匀等现象解决方案Landsat5 NDWI Image Restoration APP_ndwi不能识别泛红水体怎么办-CSDN博客 基于GEE云平台一种快速修复Landsat影像条带色差的方法_
GEE——使用cart机器学习方法对Landsat影像条带修复以NDVI和NDWI为例（全代码）
简介 之前发表了两篇关于影像修复的文章，并且制作了APP，大家可以去看以下的两篇博客来了解具体的研究内容和整个方法的有效性： Google Earth Engine APP——影像条带色差、色调不均匀等现象解决方案Landsat5 NDWI Image Restoration APP_ndwi不能识别泛红水体怎么办-CSDN博客 基于GEE云平台一种快速修复Landsat影像条带色差的方法_
GEE下载每年的GIMMS数据集的ndvi数据
gee下载GIMMS所有年份的NDVI按最大值合成 一、GIMMS数据集是什么？ GIMMS数据集包含1981到2013的全球分辨率8km的数据集 二、代码步骤 代码如下（示例）： var roi= ee.FeatureCollection("users/czx2019/huanan");//研究区var scol= ee.ImageCollection("NASA/GIMMS/
GEE：通过将 Landsat 5、7、8、9 的 C02 数据集合并起来，构建 NDVI 长时间序列
作者：CSDN @ _养乐多_ 本文记录了在 Google Earth Engine（GEE）平台上，将 Landsat-5、Landsat-7、Landsat-8 和 Landsat-9 的数据合成为一个影像集合，并生成 NDVI（归一化植被指数）的时间序列的代码。 代码封装成了函数，方便调用，结果如下图所示， 在实际应用中，可能需要根据研究问题和感兴趣的地区进行更详细的数据处理和分析
IDL考试前复习笔记(三) 计算NDVI后进行密度分割
前言 发现这个好像和我之前写的程序重了，之前写考核的时候密度分割部分直接抄的课上的程序，这次看懂了，挺简单的 。 需求分析 Created with Raphaël 2.2.0 开始 b3,b4波段 计算NDVI 密度分割 密度分割图 结束 这个代码有点太过简单了…不废话了，干活！
Arcgis使用NDVI值遥感反演叶面积指数（LAI）
Arcgis遥感反演叶面积指数（LAI） 使用GF-1号WFV1 16m分辨率数据，反演叶面积指数 结果如下： 数据准备 首先需要处理好的NDVI.tiff影像，处理步骤参考我的前面文章 https://blog.csdn.net/qq_43920838/article/details/131343856?spm=1001.2014.3001.5501 将准备好的NDVI影像以及
六、结合Landsat、夜光数据建成区提取——NDBI、NDVI、VBANUI指数计算和K均值聚类
一、前言 当完成Landsat数据预处理之后，可以进行NDBI、NDBI、VBANUI指数的计算，计算之前我们需要了解其公式是什么样？ Landsat卫星波段主要包括以下几种： 短波红外（SWIR）：可以用来检测土壤、植被、藻类水域、云和雪的反射率。 中短波红外（MSIR）：可以用来检测植被、植物种类等。 可见光（VIS）：可以用来检测植被、土壤、水体等。 近红外（NIR）：可以用
【gdal学习笔记】利用python 的gdal，以及相关库进行遥感图像处理（影像裁剪，辐射定标，大气校正，异常值去除）——以基于landsat8数据提取NDVI为例
记录最近的学习 参考博客：参考博客 AtmosphericCorrection大气校正_landsat8_见贤思齐547的博客-CSDN博客 目录 遥感图像预处理 数据介绍 遥感数字图像存储格式 图像裁剪： 辐射定标： 大气校正 计算NDVI 其他处理函数： 测试 完整代码以及用例 遥感图像预处理 数据介绍 本次实验利用合肥市
GEE图表——利用MODIS数据绘制同一点不同时序的NDVI均值ui.Chart.image.doySeriesByYear函数
简介 1. 登录GEE云平台（https://earthengine.google.com）。 2. 在左上角的搜索框中输入MODIS，点击“MODIS/006/MOD13A2”进入该数据集的页面。 3. 点击“Add to Map”将该数据集添加到地图中。 4. 在左侧的“Layer Manager”中选择“MOD13A2_006_NDVI”，并右键点击该图层选择“Rename”将图层重命名为