GEE开发之Modis_LAI数据分析和获取

前言：主要介绍LAI的概念，以及GEE下如何获取查看Modis下的LAI指数，如何获取LAI的日数据、月数据和年数据。

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1.遥感卫星数据叶面积指数LAI

• 叶面积指数LAI（leaf area index）为单位土地面积绿色叶片的单面面积总和，即：叶面积指数=叶片总面积/土地面积，它与植被的密度、结构（单层或复层）、树木的生物学特性（分枝角、叶着生角、耐荫性等）和环境条件（光照、水分、土壤营养状况）有关，是表示植被利用光能状况和冠层结构的一个综合指标。
• 叶面积指数的测定有直接方法、间接方法。由于直接方法具有一定的破坏性，耗时耗力，并且无法反映大面积、大范围内的植被LAI分布情况，间接测定方法尤其是其中的遥感法，以其具有的快速、实时、大面积、不受植被类型影响等优势，成为应用最为广泛的LAI监测手段。
• 随着遥感技术的飞速发展，越来越多高时间分辨率、高空间分辨率、多光谱、高光谱遥感卫星数据实现了LAI监测。
• 本篇博客主要介绍使用GEE获取Modis下的LAI指数。
• MOD15A2H V6 MODIS综合叶面积指数（LAI）和光合有效辐射分数（FPAR）产品是一个500米分辨率的8天综合数据集。该算法从Terra传感器在8天内的所有采集中选择 "最佳 "像素。
• LP DAAC - MOD15A2H
  https://lpdaac.usgs.gov/products/mod15a2hv006/

2.MOD15A2H(500m/8天)

2.1 MOD15A2H下的指数

var geometry = ee.FeatureCollection('users/www1573979951/luyixian');
Map.centerObject(geometry,6);
var dataset = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD15A2H").filter(ee.Filter.date('2020-01-01', '2020-12-31')).filterBounds(geometry)
print(dataset);
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2.2 LAI遥感影像查看获取

var geometry = ee.FeatureCollection('users/www1573979951/luyixian');
Map.centerObject(geometry,6);
var dataset = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD15A2H").filter(ee.Filter.date('2020-01-01', '2020-12-31')).filterBounds(geometry).select('Lai_500m')
print(dataset);
var colorizedVis = {min: 0.0,  max: 1.0,  palette: ['FFFFFF', 'CE7E45', 'DF923D', 'F1B555', 'FCD163', '99B718', '74A901', '66A000', '529400', '3E8601', '207401', '056201', '004C00', '023B01',  '012E01', '011D01', '011301']};
Map.addLayer(dataset.mean().clip(geometry), colorizedVis, 'LAI');
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3.LAI日数据下载

var geometry = ee.FeatureCollection('users/www1573979951/luyixian');
Map.centerObject(geometry,6);
var dataset = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD15A2H")
.filter(ee.Filter.date('2020-01-01', '2020-12-31'))
.filterBounds(geometry)
.select('Lai_500m');

function exportImageCollection(imgCol) {
  var indexList = imgCol.reduceColumns(ee.Reducer.toList(), ["system:index"]).get("list");
  indexList.evaluate(function(indexs) {
    for (var i=0; i<indexs.length; i++) {
      var image = imgCol.filter(ee.Filter.eq("system:index", indexs[i])).first();
      image = image.clip(geometry);
      //tif数据下载
      Export.image.toDrive({
        image: image,
        description: 'modis_lai_'+indexs[i],
        fileNamePrefix: 'modis_lai_'+indexs[i],
        folder: 'Modis',
        region: geometry,
        scale: 500,
        crs: "EPSG:4326",
        maxPixels: 1e13
      });
    }
  });
}
exportImageCollection(dataset);
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4.LAI月数据下载

var geometry = ee.FeatureCollection('users/www1573979951/luyixian');
var dataset = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD15A2H");
for(var i=2018;i<=2020;i++){
  for(var j=1;j<=12;j++){
    var data_collection = null;
    switch(j){
      case 1:
      case 3:
      case 5:
      case 7:
      case 8:
      case 10:
      case 12:
        data_collection = dataset.filterDate(i+'-'+j+'-01',i+'-'+j+'-31').select('Lai_500m');
        break;
      case 4:
      case 6:
      case 9:
      case 11:
        data_collection = dataset.filterDate(i+'-'+j+'-01',i+'-'+j+'-30').select('Lai_500m');
        break;
      case 2:
        data_collection = dataset.filterDate(i+'-'+j+'-01',i+'-'+j+'-28').select('Lai_500m');
        break;
    }
    var YR_collection = data_collection.mean().clip(geometry);
    Export.image.toDrive({
      image: YR_collection,
      description: i+'-'+j,
      fileNamePrefix: i+'-'+j,
      scale: 500,
      region: geometry,
      maxPixels: 1e13,
      folder: 'Modis'
    })
  }
}
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5.LAI年数据下载

var geometry = ee.FeatureCollection('users/www1573979951/luyixian');
var dataset = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD15A2H");
for(var i=2018;i<=2020;i++){
  var data_collection = dataset.filterDate(i+'-01-01',i+'-12-31').select('Lai_500m');
  // print(data_collection)
  var YR_collection = data_collection.mean().clip(geometry);
  Export.image.toDrive({
    image: YR_collection,
    description: i,
    fileNamePrefix: i,
    scale: 500,
    region: geometry,
    maxPixels: 1e13,
    folder: 'Modis'
  });
}

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