使用PIE下载Sentinel-2 时序NDVI数据

/*** @File    :   Sentinel2Image* @Time    :   2021/12/15* @Author  :   陨星落云* @Version :   1.0* @Contact :   400-890-0662* @License :   (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司* @Desc    :   Sentinel-2 时序NDVI数据下载*///define ROI
var roi = pie.FeatureCollection("NGCC/CHINA_CITY_BOUNDARY").filter(pie.Filter.eq("name","济南市")).first().geometry();//哨兵2去云处理
function s2_rmcloud(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);
} //在原影像中加入一个新的波段，命名为NDVI
function cal_NDVI(image) {return image.addBands(image.normalizedDifference(["B8", "B4"]).rename("NDVI"));
};// 设置下载的年份
var Year = '2020';
var DateTime = [Year+'-01-01', Year+'-03-31',Year+'-02-01', Year+'-02-28',Year+'-03-01', Year+'-03-31',Year+'-04-01', Year+'-04-30',Year+'-05-01', Year+'-05-31',Year+'-06-01', Year+'-06-30',Year+'-07-01', Year+'-07-31',Year+'-08-01', Year+'-08-31',Year+'-09-01', Year+'-09-30',Year+'-10-01', Year+'-10-31',Year+'-11-01', Year+'-11-30',Year+'-12-01', Year+'-12-31'];
//print(DateTime);//批量导出
function exportImage(imgCol,region,fileName) {Export.imageToCloud({image: imgCol,description: "NDVI",assetId: "ndvi"+fileName,folder:Year+'NDVI',scale: 10,region:region,crs: "EPSG:4326",maxPixels: 1e13});}//过滤筛选哨兵2影像
for(var i=0;i<DateTime.length;i+=2){var s2_nocloud = pie.ImageCollection("S2/L2A").filterBounds(roi).filterDate(DateTime[i], DateTime[i+1]).filter(pie.Filter.lt('cloudyPixelPercentage', 12)).map(s2_rmcloud);print(s2_nocloud)            var ndvi = s2_nocloud.map(cal_NDVI).select("NDVI").median();print(ndvi)var ndvi_clipped = ndvi.clip(roi);exportImage(ndvi_clipped,roi,DateTime[i]);
}var visParam = {min: -0.2,max: 0.8,palette: 'CA7A41, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, '+'74A901, 66A000, 529400,3E8601, 207401, 056201, 004C00,'+'023B01, 012E01, 011D01, 011301'
};Map.centerObject(roi,7);
Map.addLayer(roi,{color:'FFFF00'},"roi");
Map.addLayer(ndvi, visParam, "ndvi",false);
Map.addLayer(ndvi_clipped, visParam, "ndvi_clipped");

结果：

使用PIE下载Sentinel-2 时序NDVI数据相关推荐

Google Earth Engine(GEE)批量下载代码（以 NDVI数据为例）
下载数据先准备工作(具体细节都能查到):科学上网谷歌邮箱,谷歌邮箱注册GEE账号. 一:导入需要下载边界shp文件. 标题找到自己的shp文件,导入除了sbx文件的所有文件. 导入成功命名ass ...
利用sentinel hub Python开发包查询和下载Sentinel-2等卫星遥感数据
利用sentinel hub Python开发包查询和下载Sentinel-2等卫星遥感数据 1. 描述 sentinelhub Python包支持用户利用两种方式进行卫星遥感数据的下载和处理.第 ...
最新Modis影像数据下载完整流程---以MOD13Q1 NDVI数据下载为例（2020年12月2日更新）
本文详细讲解Modis数据的下载流程,以MOD13Q1影像为例,该数据为16天合成的空间分辨率为250m的NDVI产品,原始数据的投影为正弦曲线投影. Modis数据MRT和ArcGIS处理方法集锦: ...
使用IDM批量下载Sentinel(哨兵)卫星数据
目录 1.前言 2.Sentinel数据检索 3.对IDM进行设置并完成下载建了一个QQ群,大家可以在里边聊聊水色遥感数据下载和数据处理方面的事情:1087024529 该方法只针对online的s ...
Python中使用sentinelsat包自动下载Sentinel系列数据
Python中使用sentinelsat包自动下载Sentinel系列数据前言普通下载使用工具批量下载Sentinel 数据使用SNAP批量下载第三方软件或网站批量下载 Sentinel-1 ...
GEE：批量下载NDVI数据，按年最大值合成，GIMMS NDVI from AVHRR Sensors (3rd Generation)
源代码: https://code.earthengine.google.com/f3f5c1ed2bc4dc30a678857bb5074d6d?noload=true 批量下载按月合成数据代码: ...
毕业论文知识点记录（二）——环境数据下载之全球土壤数据下载（非时序性）
毕业论文知识点记录(二)--环境数据下载之全球土壤数据下载(非时序性) #(零)数据介绍本次论文环境数据中包含两部分数据,分别是时序性的0-10cm平均土壤温度和平均土壤湿度以及非时序性的土壤类型 ...
遥感多光谱数据下载与预处理(一、数据选择下载)
首先说明本人并非专业大牛,不是教程贴只是记录一下学习过程和大家交流,过程有不严谨不合规范不对的地方欢迎各位大神指正. 本人目前做过接触过最多的是多光谱遥感数据,也是与无人机.雷达.高光 ...
GEE（8）：使用MODIS填补由去云后的Landsat影像计算得到的NDVI数据
最近想要在GEE中使用Landsat影像计算一下广州的NDVI值,发现这片区域云覆盖较多,去云以后部分月份的数据很少,就造成NDVI计算结果缺失的问题.经过查阅相关资料,可以使用MODIS的NDVI产 ...
使用GEE或PIE下载Landsat8影像
使用遥感云平台下载Landsat8影像一.GEE下载Landsat8影像 GEE官网: https://code.earthengine.google.com/ 上传下载区域的矢量边界 GEE代码: ...

使用PIE下载Sentinel-2 时序NDVI数据

使用PIE下载Sentinel-2 时序NDVI数据相关推荐

最新文章

热门文章