【基于GEE计算年度植被覆盖度】

基于GEE计算年度植被覆盖度

1.植被覆盖度计算公式参考地理学报的《2001-2013年华北地区植被覆盖度与干旱条件的相关分析》

2.代码

var roi=ee.FeatureCollection("users/xxxx/Mydistrict");
function rmCloud(image) {var cloudShadowBitMask = (1 << 3);var cloudsBitMask = (1 << 5);var qa = image.select("pixel_qa")var mask = qa.bitwiseAnd(cloudShadowBitMask).eq(0).and(qa.bitwiseAnd(cloudsBitMask).eq(0));return image.updateMask(mask);
}//merge bestNDVI
var bestNDVI=ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_SR").filterDate("2020-01-01","2020-12-31").filterBounds(roi).map(rmCloud).map(function(image){var ndvi=image.normalizedDifference(["B5","B4"]);return image.addBands(ndvi.rename("NDVI"))}).qualityMosaic("NDVI").clip(roi).select("NDVI");
Map.centerObject(roi,8);
Map.addLayer(bestNDVI,{},"bestNDVI");//calculate the 5% and 95% num of the image
var num =bestNDVI.reduceRegion({reducer:ee.Reducer.percentile([5,95]),geometry:roi,scale:30,maxPixels:1e13});
print("num",num);
var min = ee.Number(num.get("NDVI_p5"));
var max = ee.Number(num.get("NDVI_p95"));
print("min",min);
print("max",max)//quantile and combinevar greaterPart = bestNDVI.gt(max);var lessPart    = bestNDVI.lt(min);var middlePart  =ee.Image(1).subtract(greaterPart).subtract(lessPart);// get the middle part//var mask=bestNDVI.gt(mim).add(bestNDVI.lt(min));//var middlePart=bestNDVI.updateMask(mask);//calculate FVCvar tempf1=bestNDVI.subtract(min).divide(max.subtract(min));
//ee.Image(constant): creat a constatnt imagevar FVC=ee.Image(1).multiply(greaterPart).add(ee.Image(0).multiply(lessPart)).add(tempf1.multiply(middlePart));
Map.addLayer(FVC,{},"FVC");//导出⽂文件到Drive，名称为l8Img，分辨率30⽶米，区域是roi区域
Export.image.toDrive({image: FVC,
description: "fvc",
fileNamePrefix: "fvc",
folder: "xxxx",
scale: 30,
region: roi,
maxPixels: 1e13
});

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