#GEE代码实例教程详解：Sentinel-2数据的NDWI和NDTI分析

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发布于 2024-07-10 07:50:34

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发布于 2024-07-10 07:50:34

文章被收录于专栏：二猫の家

简介

本篇博客将介绍如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2数据进行归一化差异水体指数（NDWI）和归一化差异植被指数（NDTI）的分析。这些指数有助于识别水体和植被覆盖情况。

背景知识

Sentinel-2数据集

Sentinel-2是由欧洲空间局（ESA）提供的高分辨率光学卫星数据，广泛应用于植被监测、土地覆盖分类和环境变化分析。

NDWI

归一化差异水体指数（NDWI）是一种用于识别水体的遥感指数。

NDTI

归一化差异植被指数（NDTI）是一种用于增强植被特征的遥感指数，通常用于植被覆盖度分析。

完整代码

// 定义研究区域的坐标点
var cor = [
  [经度1, 纬度1],
  [经度2, 纬度2],
  [经度3, 纬度3],
  [经度4, 纬度4]
  // 请替换为具体的坐标点
];

// 创建多边形区域
var roi = ee.Geometry.Polygon(cor);

// 将地图中心设置为研究区域
Map.centerObject(roi);

// 加载Sentinel-2数据集
var sen = ee.ImageCollection("COPERNICUS/S2_SR_HARMONIZED")
  .select(['B2', 'B3', 'B4', 'B8'])
  .filterDate('2023', '2024')
  .filterBounds(roi)
  .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE', 10))
  .median().multiply(0.0001);

// 添加假彩色图层
Map.addLayer(sen.clip(roi),
  {bands:['B8', 'B4', 'B3']}, 'false color composite', false);

// 计算NDWI
var ndwi = sen.normalizedDifference(['B3', 'B8']).rename('ndwi');
Map.addLayer(ndwi.clip(roi), [], 'ndwi', false);

// 打印NDWI直方图
print(
  ui.Chart.image.histogram(ndwi, roi, 100)
);

// 设置NDWI阈值
var thr = ndwi.gt(0.1);
Map.addLayer(thr.clip(roi), [], 'ndwi threshold', false);

// 更新掩膜
var sen_mask = sen.updateMask(thr);

// 添加掩膜后的Sentinel-2图层
Map.addLayer(sen_mask.clip(roi), [], 'sen_mask', false);

// 计算NDTI
var ndti = sen_mask.normalizedDifference(['B4', 'B3']).rename('ndti');
Map.addLayer(ndti.clip(roi), {
  palette: ['blue', 'green', 'yellow', 'orange', 'red']
}, 'ndti', false);

// 导出NDTI图像
Export.image.toDrive({
  image: ndti.clip(roi),
  description: 'sen2_ndti',
  region: roi,
  scale: 10,
  crs: ndti.getInfo().crs,
  maxPixels: 1e13,
  folder: 'test'
});