GEE必须会教程—蒸散发数据时间序列分析与下载

news2024/11/13 18:48:25

今天带来的有关蒸散发数据的下载代码，蒸散发数据在气象气候，农业干旱监测等领域应用广泛，那么在GEE上如何方便快捷获取蒸散发数据呢？今天跟着小编分享代码，快来学习吧！！

A.定义研究区域

//定义研究区域 
var geometry = ee.FeatureCollection('users/hesuixinya511/ganzhou');
//聚焦研究区域 
Map.centerObject(geometry,6);

这里小编以赣州市作为研究区域。

B.影像调用与数据筛选

//加载MODIS蒸发量数据，按照2001-2020年赣州市的研究区域范围完成数据筛选和裁剪  
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD16A2')
                  .filter(ee.Filter.date('2001-01-01', '2023-12-31'))
                  .filterBounds(geometry)
                  .select('ET');//选择PET（潜在蒸发量）波段数据

小编选择的是MODIS的数据产品，为MOD16A2，该数据产品提供ET、PET等近20年的数据，以下显示的是该数据的波段信息，我们挑了ET即总的蒸散发作为例子：

C.年度蒸发量数据合成

//合成年总蒸发量数据
var years = ee.List.sequence(2001, 2023);
var collectYear = ee.ImageCollection(years
  .map(function(y) {
    var start = ee.Date.fromYMD(y, 1, 1);
    var end = start.advance(12, 'month');
    return collection.filterDate(start, end).reduce(ee.Reducer.sum()).float().set('system:time_start',y).set('year',y);
}));
print(collectYear);

D.影像批量裁剪

//利用赣州市的行政边界裁剪蒸散发数据
var clip_Collection=collectYear.map(function(img){
  return img.clip(geometry);
});
print(clip_Collection);

E.影像的可视化

var palettes = require('users/gena/packages:palettes');
var evapotranspirationVis = {
  min: 0,
  max: 300,
  palette: palettes.colorbrewer.RdYlBu[11]
};
Map.addLayer(clip_Collection.median(), evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');

F.年度时间序列展示

//时间序列展示
var Yearly_Chart = ui.Chart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection:clip_Collection.select("ET_sum"),
  region:geometry,
  reducer:ee.Reducer.mean(),
  scale:500,
  xProperty:"year",
}).setOptions({
  interpolateNulls:true,
  lineWidth:2,
  pontSize:3,
  title:"PET Yearly Series",
  vAxis:{title:"PET"},
  hAxis:{title:"Date"},
  trendlines:{0:{title:"PET_trend",type:"linear",showR2:true,color:"red"
  ,visibleInLegend:true}}
});
print(Yearly_Chart);

G.影像批量下载

//定义下载影像函数 
function exportImage(image, region, fileName) {  
   Export.image.toDrive({  
      image: image,  
      description: "Drive-"+fileName,//影像名称   
      fileNamePrefix: fileName,  
      folder: "GanzhouET",  //文件夹名称 
      scale: 500,  
      region: region,  
      maxPixels: 1e13,  
      crs: "EPSG:4326"  
  });  
}
//生成时间序列按照循环迭代下载数据集的每一张影像 
var indexList = clip_Collection.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list");  
print("indexList", indexList);  
indexList.evaluate(function(indexs) {  
 for (var i=0; i<indexs.length; i++) {  
       var image = clip_Collection.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i]))
             .first();  
       exportImage(image, geometry, "20"+indexs[i+1]);  
  }  
});

H.导出为CSV格式

//导出为CSV格式
var table = ee.FeatureCollection(clip_Collection.map(function(image){
  var date = image.get("year");
  return ee.Feature(null,{
    "date":date,
    "value":image.reduceRegion(ee.Reducer.mean(),geometry,500).get("ET_sum")
  });
}));
Export.table.toDrive({
  collection:table,
  description:"Yearly_series",
  folder:"ET",
  fileNamePrefix:"ET_Year",
  fileFormat:"CSV"
});

I.本篇案例完整代码

//定义研究区域 
var geometry = ee.FeatureCollection('users/hesuixinya511/ganzhou');
//聚焦研究区域 
Map.centerObject(geometry,6); 
//加载MODIS蒸发量数据，按照2001-2020年赣州市的研究区域范围完成数据筛选和裁剪  
var collection = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD16A2')
                  .filter(ee.Filter.date('2001-01-01', '2023-12-31'))
                  .filterBounds(geometry)
                  .select('ET');//选择PET（潜在蒸发量）波段数据 
//合成年总蒸发量数据
var years = ee.List.sequence(2001, 2023);
var collectYear = ee.ImageCollection(years
  .map(function(y) {
    var start = ee.Date.fromYMD(y, 1, 1);
    var end = start.advance(12, 'month');
    return collection.filterDate(start, end).reduce(ee.Reducer.sum()).float().set('system:time_start',y).set('year',y);
}));
print(collectYear);
//利用赣州市的行政边界裁剪蒸散发数据
var clip_Collection=collectYear.map(function(img){
  return img.clip(geometry);
});
print(clip_Collection);
var palettes = require('users/gena/packages:palettes');
var evapotranspirationVis = {
  min: 0,
  max: 300,
  palette: palettes.colorbrewer.RdYlBu[11]
};
Map.addLayer(clip_Collection.median(), evapotranspirationVis, 'Evapotranspiration');
//时间序列展示
var Yearly_Chart = ui.Chart = ui.Chart.image.series({
  imageCollection:clip_Collection.select("ET_sum"),
  region:geometry,
  reducer:ee.Reducer.mean(),
  scale:500,
  xProperty:"year",
}).setOptions({
  interpolateNulls:true,
  lineWidth:2,
  pontSize:3,
  title:"PET Yearly Series",
  vAxis:{title:"PET"},
  hAxis:{title:"Date"},
  trendlines:{0:{title:"PET_trend",type:"linear",showR2:true,color:"red"
  ,visibleInLegend:true}}
});
print(Yearly_Chart);
//定义下载影像函数 
function exportImage(image, region, fileName) {  
   Export.image.toDrive({  
      image: image,  
      description: "Drive-"+fileName,//影像名称   
      fileNamePrefix: fileName,  
      folder: "GanzhouET",  //文件夹名称 
      scale: 500,  
      region: region,  
      maxPixels: 1e13,  
      crs: "EPSG:4326"  
  });  
}
//生成时间序列按照循环迭代下载数据集的每一张影像 
var indexList = clip_Collection.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list");  
print("indexList", indexList);  
indexList.evaluate(function(indexs) {  
 for (var i=0; i<indexs.length; i++) {  
       var image = clip_Collection.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i]))
             .first();  
       exportImage(image, geometry, "20"+indexs[i+1]);  
  }  
}); 
//导出为CSV格式
var table = ee.FeatureCollection(clip_Collection.map(function(image){
  var date = image.get("year");
  return ee.Feature(null,{
    "date":date,
    "value":image.reduceRegion(ee.Reducer.mean(),geometry,500).get("ET_sum")
  });
}));
Export.table.toDrive({
  collection:table,
  description:"Yearly_series",
  folder:"ET",
  fileNamePrefix:"ET_Year",
  fileFormat:"CSV"
});

关于GEE下载蒸散发数据的代码到这里就结束了，如果对你有帮助，不要忘记了给小编点赞哦！

代码链接：https://code.earthengine.google.com/c1c7de2ae0a8a4992f4fe1051b71ec98

谢谢大家！！下期再见！！

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