内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行遥感数据分析的完整流程。首先，定义了研究的时间范围（2024年全年）和感兴趣区域（AOI），并设置了一个云掩膜函数来去除影像中的云和云阴影干扰。接着，从Landsat 8卫星影像集中筛选符合条件的影像，并对每个影像进行了预处理，包括计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）。然后，通过线性回归方法确定了NDVI与LST之间的关系，进而计算了土壤湿度指数（TVDI）。最后，对样本点进行了统计分析，绘制了散点图，并计算了皮尔逊相关系数，同时将结果导出为CSV文件。 适合人群：具有遥感数据处理基础知识，特别是熟悉Google Earth Engine平台操作的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Landsat 8影像；②掌握云掩膜技术的应用；③理解NDVI和LST的计算方法及其相互关系；④探索TVDI作为干旱监测指标的有效性；⑤了解如何进行数据可视化和统计分析。 阅读建议：由于涉及到多个步骤和技术细节，建议读者按照文中提供的代码顺序逐步执行，并尝试调整参数以观察不同设置下的效果变化。此外，对于不熟悉的地理信息系统概念或术语，可以通过查阅相关资料加深理解。

采用IDL语言，可以用来计算植被干旱指数，输入影像即可

对中巴经济走廊2000–2017年逐月温度植被干旱指数数据集中描述的方法进行了python实现

ENVI下扩展工具，内含tvdi_main.sav和TVDI_MAIN.pro，放在安装目录下即可

TVDI(温度植被干旱指数)计算插件，用词插件输入地表温度影像和NDVI或EVI影像可以构建Ts-NDVI特征空间，输出TVDI影像和拟合方程及散点图

温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。 作为同时与归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)相关的温度植被干旱指数(TVDI)可用于干旱监测，尤其是监测特定年内某一时期整个区域的相对干旱程度，并可用于研究干旱程度的空间变化特征。

做温度植被干旱指数TVDI的插件，有需求的可以下载。。