内容概要：本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数（LAI）的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年，并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作，对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）计算，最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性，以8天为间隔创建了时间序列，并对每个时间段内的最大值进行合成，同时去除了无有效数据的影像。最后，绘制了LAI和NDVI的时间序列图表，以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。 适合人群：从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士，以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系；②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化；③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例，用户可以根据自身需求调整参数设置，如时间范围、空间范围和云量阈值等，以适应不同的研究目的。此外，建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言，以便更好地理解和应用这些代码。

ESTARFM算法是一种高效的遥感影像融合技术，它主要通过利用两个时期的高分辨率影像和多时期的低分辨率影像，实现对地表特征的精细重建。该算法属于一种基于时空的自适应反射率融合模型（Spatio-Temporal Reflectance Fusion Model，STRFM）。ESTARFM融合模型的核心优势在于能够同时保留影像的空间细节和时间变化信息，对于生态环境监测、土地覆盖变化评估等应用领域尤为有价值。 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index，归一化植被指数）是遥感领域里一个十分重要的指标，它通过分析不同波段的反射光谱来判断植被生长状况和生物量。ESTARFM算法在处理植被指数融合时，能有效提升植被覆盖区域的NDVI时间序列分析的精确度。 GEE（Google Earth Engine）是一个强大的云计算平台，它为全球用户提供大规模的遥感数据集和分析工具。通过GEE平台，研究者可以访问、处理和分析大量的卫星影像，利用ESTARFM算法进行图像处理和分析时，GEE提供的大数据处理能力可以大大简化并加速处理流程。 LCBFM（Land Cover and Land Use Change Mapping）意指土地覆盖和土地利用变化映射，该领域研究的主要目的是监测和分析地表覆盖类型随时间的变化。使用ESTARFM算法可以提高LCBFM中土地变化监测的精确性，尤其是在通过连续时间序列的影像来进行变化检测时效果更显著。 FSDAF（Full Spectral Difference and Autocorrelation Function）是一种光谱差异度分析和自相关函数分析的融合方法，它在分析遥感影像中的空间纹理特征方面有着重要作用。在ESTARFM算法中，FSDAF帮助算法精确识别地表特征并适应不同地物类别的反射率变化，对提高融合影像的准确度至关重要。 ESTARFM_2Pairs.js通过利用NDVI、GEE、LCBFM和FSDAF等技术要素，提供了在遥感影像融合领域中一种综合运用多源数据、多维分析和复杂算法的先进方案，其研究意义和应用价值在当前的遥感技术和生态环境监测领域不言而喻。

利用wget工具批量下载GLASS NDVI/EVI产品（其他产品代码类似，只需要按照网页端命名方式改对应位置参量的名称即可）（官网地址：https://glass.hku.hk/download.html）。 方法十分简单，wget工具只需在官网（https://eternallybored.org/misc/wget/）下载（不用安装，配置一下环境变量即可），然后就可以直接双击文件（因为是bat后缀，是windows批处理命令）就可以开始下载啦，高效快速。 如需修改bat文件，只需要右键在记事本中编辑即可~ 省去了大家在官网疯狂重复手点的麻烦，提高工作效率，有需要的友友完全可以尝试使用。 ps：代码中所有可能需要修改的地方——目录位置/目标瓦片/生产日期（官网文件名中最后一个日期）/下载年份/参量名称 有任何问题欢迎大家交流探讨~

植被覆盖度( FVC）指植被（叶、茎、枝）在地面垂直投影面积占区域总面积比例。 像元二分模型计算：FVC=(NDVI - NDVI_soil）/（NDVI_veg - NDVI_soil） 式中，NDVI_soil为完全裸土或无植被覆盖区域NDVI值，NDVI_veg为完全被植被覆盖的像元NDVI值。累计百分比为5%时的NDVI值为NDVI_soil，累计百分比为95%时的NDVI值为NDVI_veg。

内容概要：本文详细介绍了使用Python进行时间序列分析和预测的方法，特别是针对月度NDVI（归一化差异植被指数）数据。首先，文章展示了如何导入必要的库和数据，并对数据进行了初步探索与清洗，包括处理缺失值和将日期列设置为索引。接着，通过可视化手段展示了原始数据的分布情况，并应用季节分解方法分析了数据的趋势、季节性和残差成分。为了检验数据的平稳性，文中使用了ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试，并对非平稳数据进行了差分处理。此外，文章还深入探讨了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的应用，以帮助选择合适的ARIMA模型参数。最后，文章构建并评估了一个SARIMA模型，用于预测未来三年（2023-2025年）的月度NDVI值，并通过图形展示了预测结果及其置信区间。 适合人群：具备一定Python编程基础的数据分析师、数据科学家以及对时间序列分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 学习如何处理和分析时间序列数据，包括数据预处理、可视化和模型选择；② 掌握ADF测试、ACF/PACF图的解读以及SARIMA模型的构建和评估；③ 实现对未来NDVI值的预测，并理解预测结果的置信区间。 其他说明：本文提供了完整的代码示例，涵盖了从数据加载到模型训练和预测的所有步骤。读者可以通过运行这些代码来加深对时间序列分析的理解，并应用于类似的数据集上。建议读者在实践中逐步调试代码，结合理论知识，以更好地掌握时间序列建模的技术。

Slope为像元回归方程的斜率，NDVI i为第i年的NDVI的平均值，n为研究的时间长度,视自身情况而定。当Slope>0时，表示该像元NDVI为增加趋势；当Slope=0，表示该像元NDVI基本不变；当Slope<0时，表示该像元NDVI为减少趋势。

基于 NDVI 的中国草地生物量模型数据集

利用1982～2006年GIMMS/NDVI数据，赤峰气象站的气温数据和流域内52个雨量站的降水数据，采用一元线性回归分析、简单相关分析以及偏相关分析方法对老哈河流域内林地、灌丛、草地、耕地4种植被类型NDVI年内和年际变化及其与气温、降水的关系进行了研究.结果表明：老哈河流域NDVI年内变化呈单峰型，年最大值出现在8月份，月NDVI和气温、降水之间均具有显著的正相关关系，且存在滞后现象，林地与灌丛、草地相比，其NDVI受降水影响相对较小，气温对植被年内生长的影响大于降水；1982～2006年流域年均ND

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVD时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析。考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系。结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性。其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上。

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水