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Sentinel-2 影像缨穗帽趋势分析指南:用 Google Earth Engine 揭秘植被变化

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## Sentinel-2 影像上的缨穗帽趋势分析:使用 Google Earth Engine 指南

各位地球观测爱好者们,大家好!今天,我们将踏上使用 Google Earth Engine (GEE) 对 Sentinel-2 影像进行缨穗帽趋势 (TCT) 分析的旅程。这个强大而免费的平台让我们能够深入了解植被的变化,从而监测生态系统的健康状况。

### 什么是缨穗帽趋势?

TCT 是一种图像分析技术,它揭示了植被与土壤亮度之间的关系。它利用一系列系数来计算 TCT 值,这些系数因植被类型和传感器而异。对于 Sentinel-2,我们可以使用以下系数:

  • 亮度(B):0.3561
  • 绿波段(G):0.3972
  • 红波段(R):0.3904
  • 近红外波段(NIR):0.6806
  • 短波红外波段 1(SWIR1):0.2155
  • 短波红外波段 2(SWIR2):0.0902

### 在 GEE 中进行 TCT 分析

现在,让我们深入了解如何使用 GEE 对 Sentinel-2 影像进行 TCT 分析。

1. 数据收集

首先,我们需要收集研究区域的 Sentinel-2 影像。使用适当的过滤器(日期范围、云覆盖率)从 Sentinel-2 影像集合中筛选出所需影像。

2. 图像预处理

在进行 TCT 分析之前,我们需要对影像进行预处理。这包括云掩码去除、大气校正和几何配准。

3. 合并影像

一旦预处理完成,我们将所有影像合并到单个图像中。这可以通过 ee.ImageCollection.mosaic() 函数来实现。

4. 计算 TCT

现在,我们可以使用以下公式计算 TCT:

TCT = 0.5 * (B - G) / (B + G) + 0.5 * (NIR - SWIR1) / (NIR + SWIR1) + 0.75 * (SWIR2 - R) / (SWIR2 + R)

5. 解释结果

生成的 TCT 图像反映了植被的变化。高 TCT 值表明植被覆盖度高,而低 TCT 值表示植被覆盖度低。

### 代码片段

以下是 GEE 中执行 TCT 分析的代码片段:

// 定义研究区域
var geometry = ee.Geometry.Polygon([
  [
    [-115.73847882052277, 68.01627877927311],
    [-115.73847882052277, 67.67657244934614],
    [-114.83759991427277, 67.67657244934614],
    [-114.83759991427277, 68.01627877927311]
  ]
]);

// 定义时间范围
var startDate = '2016-07-01';
var endDate = '2023-07-31';

// 筛选 Sentinel-2 影像
var s2 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2')
  .filterBounds(geometry)
  .filterDate(startDate, endDate)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 20));

// 云掩码去除函数
function maskS2clouds(image) {
  var qa = image.select('QA60');
  var cloudBitMask = 1 << 10;
  var cirrusBitMask = 1 << 11;
  var mask = qa.bitwiseAnd(cloudBitMask).eq(0)
    .and(qa.bitwiseAnd(cirrusBitMask).eq(0));
  return image.updateMask(mask).divide(10000);
}

// 合并影像
var composite = s2.filterDate(startDate, endDate).map(maskS2clouds).mosaic();

// 计算 TCT
var tct = composite.expression('(0.5 * (B - G) / (B + G)) + (0.5 * (NIR - SWIR1) / (NIR + SWIR1)) + (0.75 * (SWIR2 - R) / (SWIR2 + R))');

// 显示结果
Map.addLayer(tct, {min: -1, max: 1}, 'TCT');

### 结论

使用 GEE 进行 TCT 分析,让我们能够从 Sentinel-2 影像中提取有价值的信息,以了解植被的变化。这个强大的工具对监测森林健康、农业实践和土地利用变化至关重要。通过掌握 TCT 技术,我们可以深入了解我们星球上的生态系统。

### 常见问题解答

Q:什么是 GEE?
A:Google Earth Engine 是一个免费的云平台,它允许用户处理和分析大规模地球观测数据。

Q:TCT 如何用于监测生态系统健康状况?
A:TCT 可以识别植被的变化,这可以指示生态系统中的干扰、退化或恢复。

Q:Sentinel-2 影像有什么优势?
A:Sentinel-2 影像具有高空间分辨率和多光谱波段,使其非常适合 TCT 分析。

Q:TCT 分析的局限性是什么?
A:TCT 可能会受到大气条件和传感器噪声的影响。

Q:如何提高 TCT 分析的准确性?
A:通过使用大气校正技术和减少云污染,可以提高 TCT 分析的准确性。