简介
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS NDVI数据进行时间序列趋势分析。通过分析2001年至2021年的NDVI数据，我们可以了解植被覆盖度随时间的变化趋势。
背景知识
MODIS数据集
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱辐射计）数据集是NASA提供的高分辨率遥感数据集，广泛应用于植被、水文和气候研究。
时间序列趋势分析
时间序列趋势分析是一种统计方法，用于检测数据集中的趋势变化，对于理解长期环境变化非常重要。
完整代码
代码语言：javascript复制// 定义研究区域的坐标点
var cor = [
[44.12939360774617, 24.119400388422655],
[64.87158110774617, 24.119400388422655],
[64.87158110774617, 39.70103164846671],
[44.12939360774617, 39.70103164846671],
[44.12939360774617, 24.119400388422655]
];
// 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MODIS NDVI数据集
var modis = ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13A2")
.select('NDVI')
.filterDate('2001', '2021');
// 定义函数以添加时间带作为单独的波段
function ndvi_time(img) {
var time = img.metadata('system:time_start').divide(1e9);
return img.addBands(time)
.copyProperties(img, img.propertyNames());
}
// 应用函数以创建时间波段
var modis_time = modis.map(ndvi_time);
// 使用线性回归分析计算斜率
var linear_reg = modis_time.select('system:time_start', 'NDVI')
.reduce(ee.Reducer.linearRegression())
.select('coefficients');
// 添加线性回归图层
Map.addLayer(linear_reg.clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'linear_regression', false);
// 使用敏感性斜率分析计算趋势
var sen_slope = modis_time.select('system:time_start', 'NDVI')
.reduce(ee.Reducer.sensSlope())
.select('slope');
// 添加敏感性斜率图层
Map.addLayer(sen_slope.clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'sensitivity_slope', false);
// 导出敏感性斜率图像到Google Drive
Export.image.toDrive({
image: sen_slope.clip(roi),
description: 'sensitivity_slope',
scale: 1000,
region: roi,
maxPixels: 1e13,
crs: 'EPSG:4326'
});
// 使用曼-肯德尔趋势检验
var mannkendall = modis_time.select('NDVI')
.reduce(ee.Reducer.kendallsCorrelation());
// 添加曼-肯德尔图层
Map.addLayer(mannkendall.select('NDVI_tau').clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'mann_kendall', false);
// 使用FORMA趋势分析
var forma = modis_time.select('NDVI')
.formaTrend();
// 添加FORMA趋势图层
Map.addLayer(forma.clip(roi), [], 'forma_trend', false);代码详解
1. 定义研究区域
创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
2. 加载MODIS NDVI数据集
加载MODIS NDVI数据集，并根据时间范围筛选数据。
3. 添加时间波段
定义ndvi_time函数，为每张图像添加一个表示时间的波段。
4. 线性回归分析
使用linearRegression方法计算NDVI随时间变化的线性趋势。
5. 敏感性斜率分析
使用sensSlope方法计算NDVI变化的敏感性斜率。
6. 曼-肯德尔趋势检验
使用kendallsCorrelation方法进行非参数的趋势检验。
7. FORMA趋势分析
使用FORMA算法计算NDVI的趋势。
8. 导出数据
将敏感性斜率结果导出到Google Drive。
结论
本教程展示了如何使用GEE对MODIS NDVI数据进行时间序列趋势分析。通过不同的统计方法，我们可以评估植被覆盖度的长期变化趋势。
进一步探索
GEE提供了多种工具和方法来进行时间序列分析和环境监测。在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
