GEE案例-1990-2023年计算某个区域的NDVI时序变化轨迹（以徐州市为例）含全部代码.pdf
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GEE案例——1990-2023年计算某个区域的NDVI时序变化轨迹（以徐州市为例）
此星光明 于 2024-04-28 16:00:00 发布
简介
我们在长时间序列的分析中，往往会根据影像时序的长短来进行分析，这里我们以 NDVI 指数进行长时序分析，来实现NDVI1990-2023年长时序的监测。
时序监测
时序监测是指通过对连续时间序列的遥感图像进行分析，以观察和监测地表特征、植被生长、环境变化等的动态变化过程。时序监测的核心思想是利用多个时间点的遥感数据，通过比较和分析不同时间点的图像，来获取目标
地区的动态变化信息。
时序监测可以使用各种遥感数据，包括多光谱、高光谱和雷达数据等。这些数据可以提供不同波段的信息，例如红外波段和可见光波段，以及不同频率和极化的雷达数据。
时序监测的分析方法包括但不限于以下几种：
1. 变化检测：通过对不同时间点的遥感图像进行像元级别或对象级别的比较，检测地表特征的变化情况。这种方法可以用于监测城市扩张、森林砍伐、农田变化等。
2. 趋势分析：通过对多个时间点的遥感图像进行统计和分析，来识别和分析地表特征的趋势变化。这种方法可以用于监测植被生长、土地利用变化、水体面积的变化等。
3. 时间序列分析 ：通过对多个时间点的遥感数据进行时间序列分析，来提取目标地区的周期性变化、季节性变化等信息。这种方法可以用于监测农作物的生长周期、草地的季节性变化等。
时序监测在环境监测、自然资源管理、灾害监测等领域具有广泛的应用。它可以提供对地表特征和资源变化的全面和动态的了解，为决策制定和资源管理提供重要支持。
NDVI
归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）是一种用于评估植被生长和覆被程度的遥感指数。它通过计算红外波段和可见光波段的比值来反映植被的光合作用强度和植被叶绿素的含量。
NDVI是根据植被对光的吸收和反射特性而得出的一种指数。在可见光波段，绿色植被会吸收大量的光线，而在红外波段，植被会反射大量的光线。因此，NDVI通过计算红外波段（通常是近红外波段）和可见光波段的比值，
来反映植被的光合作用强度和植被叶绿素的含量。
NDVI的数值范围通常是-1到+1之间，其中-1表示没有植被覆盖（比如水体），+1表示非常浓密的植被覆盖。NDVI的值越高，植被覆盖就越密集；反之，值越低，植被覆盖就越稀疏。
NDVI指数在农业、林业、环境保护等领域具有广泛的应用。它可以用于监测植被的生长状况、评估土地覆被情况、检测灾害（如干旱、火灾等）对植被的影响等。此外，NDVI指数还可以用于制定农作物管理策略、预测农作
物的生长周期和产量等。
总之，NDVI指数是一种重要的遥感指标，能够提供有关植被生长和覆被程度的重要信息，对于监测和评估植被健康状态、土地利用变化等具有重要意义。
函数
ui.Chart.image.series(imageCollection, region, reducer, scale, xProperty)
Generates a Chart from an ImageCollection. Plots derived values of each band in a region across images. Usually a time series.
X-axis: Image, labeled by xProperty value.
Y-axis: Band value.
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