【转载学习】数据代码分享丨1990-2020年中国省级行政区1km分辨率NDVI数据
数据代码分享丨1990-2020年中国省级行政区1km分辨率NDVI数据
原创 等你关注的 地理学人GeoCompany 2023-03-31 10:00 发表于广东
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1990-2020年中国省级行政区1km分辨率NDVI数据
时间分辨率:年
空间分辨率:1 km
数据大小:753 MB
数据时间范围:1990-2020年
Dataset
内容概要
归一化植被指数(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index)是监测区域和全球植被的有效指标,可以准确反映地表植被覆盖状况,被广泛应用于目前的植被研究。
本文参考徐新良研究员“中国30m逐年NDVI最大值数据集”的计算方法,利用Google Earth Engine(GEE)平台,使用美国陆地卫星Landsat 5/7/8遥感影像计算得到1990-2020年逐年度的中国省级行政区(34个)1km尺度NDVI最大值数据集。数据数值范围为-10000-10000(由-1-1放大10000倍),格式为GeoTIFF。
经合并预处理后的2015年全国NDVI数据
计算代码
利用GEE平台进行NDVI计算,代码如下:
//**欢迎关注"地理学人GeoCompany"公众号**\\
//2012年的NDVI计算调用Landsat7影像库
//2013年及之后的NDVI计算调用Landsat8影像库
var l5 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LT05/C01/T1_TOA");
var l7 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LE07/C01/T1_SR");
var l8 = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C01/T1_RT_TOA");
var provinces = ["study_area"];//提供研究区
var startYear = 1990;
var endYear = 2020;
for (var year = startYear; year <= endYear; year++) {
print("Processing year: " + year);
for (var index = 0; index < provinces.length; index++) {
var qu = provinces[index];
var AOI = ee.FeatureCollection("users/xxx/" + qu);//提供研究区路径
var startyear = year + "-01-01";
var endyear = year + "-12-31";
var landsat;
if (year < 2012) {
landsat = l5
.filterBounds(AOI)
.filterDate(startyear, endyear);
} else if (year == 2012) {
landsat = l7
.filterBounds(AOI)
.filterDate(startyear, endyear);
} else {
landsat = l8
.filterBounds(AOI)
.filterDate(startyear, endyear);
}
//Landsat5/7的NDVI计算利用 B4和B3波段
//Landsat8 的NDVI计算利用 B5和B4波段
if (year < 2013) {
var get_NDVI = function(image) {
var NDVI = image.normalizedDifference(['B4', 'B3']).rename(['NDVI']);
image = image.addBands(NDVI);
return image.select("NDVI");
};
} else {
var get_NDVI = function(image) {
var NDVI = image.normalizedDifference(['B5', 'B4']).rename(['NDVI']);
image = image.addBands(NDVI);
return image.select("NDVI");
};
}
var NDVI_Collection = ee.ImageCollection(landsat)
.map(get_NDVI);
var greenest = NDVI_Collection.qualityMosaic('NDVI').clip(AOI).multiply(10000).toInt();
Export.image.toDrive({
image: greenest,
description: qu,
folder : 'ndvi' + year,
fileNamePrefix: qu,
scale: 1000,
maxPixels: 1e13,
region: AOI.geometry(),
fileFormat: 'GeoTIFF',
});
Map.centerObject(AOI, 5);
Map.addLayer(greenest,{palette: ['black', 'green', 'red']},'greenest');
}
}
获取方法
关注并星标"地理学人GeoCompany"公众号,后台回复“NDVI”即可获取数据。
参考文献:
徐新良. 中国30m逐年NDVI最大值数据集.资源环境科学数据注册与出版系统, 2022. DOI: 10.12078/2022030801.
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