Google Earth Engine（GEE）计算雷达植被指数RVI

今天来分享下如何在GEE中计算雷达植被指数，雷达植被指数（Radar vegetation index，RVI）是基于特征向量分解得到的参数，常用以描述植被的疏密程度。所使用的数据为COPERNICUS/S1_GRD，为哨兵1号合成孔径雷达 (SAR) 数据。
合成孔径雷达具有全天候、全天时对地观测的能力以及电磁散射矢量特性和微波穿透性等优势，可准确反演森林和农作物等植被的分布、结构及长势等信息
计算代码如下：

var roi =  ee.Geometry.Polygon([[[116.98472978918164, 39.24615801205016],[116.98472978918164, 38.90714240105087],[117.60408403722852, 38.90714240105087],[117.60408403722852, 39.24615801205016]]], null, false);
Map.centerObject(roi,7)
var styling = {color:"red",fillColor:"00000000"};// Load the Sentinel-1 ImageCollection, filter to Jun-Sep 2020 observations.var sentinel1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD').filterDate('2020-01-01', '2020-12-30').filterBounds(roi)// Filter the Sentinel-1 collection by metadata properties.var vvVhIw = sentinel1// Filter to get images with VV and VH dual polarization..filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VV')).filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH'))// Filter to get images collected in interferometric wide swath mode..filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW'));print(vvVhIw);var RVI = vvVhIw.map(function (image){var date = image.get('system:time_start');var rvi = image.expression('sqrt(vv/(vv + vh))*(vv/vh)',{'vv': image.select('VV'),'vh': image.select('VH')});return rvi.set('system:time_start', date);});var imageVisParam = {"opacity":1,"bands":["VV"],"min":0.01548,"max":0.46221,"gamma":1};Map.addLayer(RVI.first().clip(roi), imageVisParam, 'RVI', false);// Plotting of the graph:var chart =ui.Chart.image.seriesByRegion(RVI,roi,// .filter(ee.Filter.eq('Field_ID', 10)),ee.Reducer.mean(),'VV',10,'system:time_start').setSeriesNames(['RVI']).setOptions({title: 'RVI',hAxis: {title: 'Date', titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},vAxis: {title: 'RVI',titleTextStyle: {italic: false, bold: true}},lineWidth: 5,colors: ['#fc0303'],curveType: 'function'});print(chart);

结果显示：

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