前言一、分析步骤二、python代码
1、加载影像集2、流域植被变化特征 三、小结
前言
GEE，如何分析黄河流域10年来植被变化特征？
本次进行分析的区域如下：
一、分析步骤
主要分析步骤：
二、python代码 1、加载影像集python代码如下
# 定义添加时间波段函数，将毫秒历元转换为年单位
def addTime(image):
return image.addBands(image.metadata('system:time_start').divide(1000 * 60 * 60 * 24 * 365))
# 添加MODIS影像集合，添加时间波段
collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MYD13A1')
.filterDate('2010-01-01', '2020-12-31')
.map(addTime)
2、流域植被变化特征
ee.Reducer.linearFit()
python代码如下：
# 流域边界
basin_shp = '../world_basins/worldrivers2/huanghe.shp'
basin_bj = geemap.shp_to_ee(basin_shp)
roi = basin_bj.geometry()
# 选择用于线性趋势预测的波段
trend = collection.select(['system:time_start', 'NDVI'])
.reduce(ee.Reducer.linearFit())
.clip(roi)
Map = geemap.Map()
Map.centerObject(roi)
# 绿色为增加趋势，红色为减少趋势
Map.addLayer(
trend,
{'bands':['scale', 'scale', 'offset'], 'min':0, 'max':[-100, 100, 10000]},
'NDVI'
)
Map
结果如下：
三、小结
- 通过MODIS长时间序列NDVI变化，探索了流域内植被的变化特征应掌握ee.Reducer.linearFit()函数的用法，该函数有2个参数的产出，分别为scale（斜率）和offset（截距），可以通过scale的变化看出区域植被的演变趋势。
参考：
https://developers.google.com/earth-engine/apidocs/ee-reducer-linearfit?hl=enhttps://developers.google.com/earth-engine/guides/ic_reducinghttps://github.com/giswqs/earthengine-py-notebooks/blob/master/ImageCollection/reducing_collection.ipynb
