【遥感与地理信息系统】基于SAR和光学数据的土壤湿度多指数分析:雷达土壤湿度指数与植被指数综合应用

上传者: 31988139 | 上传时间: 2025-05-27 14:47:21 | 文件大小: 4KB | 文件类型: TXT
内容概要:本文介绍了如何利用Google Earth Engine平台进行土壤湿度分析。首先,定义了研究区域(AOI)为Dailekh,并设定了分析时间段为2024年全年。接着,加载Sentinel-1 SAR数据(包括VV和VH极化)计算雷达土壤湿度指数(RSMI),并加载Sentinel-2光学数据计算归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI)。将这些指数组合成综合图像,用于更全面的土壤湿度评估。此外,还进行了基于区域的统计分析,并生成柱状图展示各指数的平均值。最后,将分析结果导出到Google Drive,包括GeoTIFF格式的图像和CSV格式的统计数据。 适合人群:从事农业、环境监测或地理信息系统相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域(如Dailekh)的土壤湿度进行长时间序列监测;② 利用多源遥感数据(SAR与光学数据)提高土壤湿度估算精度;③ 通过图表和统计数据直观展示和分析土壤湿度变化趋势。 阅读建议:本文详细记录了土壤湿度分析的具体步骤和方法,建议读者熟悉Google Earth Engine平台的操作,并掌握基本的遥感数据分析知识,在实践中逐步理解和应用文中提供的代码和技术。

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