Google Earth Engine（GEE）——Python 归一化植被指数NDVI计算

NDVI 是光合能力的替代度量，在本教程中用于研究植被对上述 PDSI 条形图中确定的 2012-2016 干旱的响应。

MODIS 提供了一个可供分析的 16 天 NDVI 复合材料，非常适合时空植被动态的区域调查。以下步骤以与上述 PDSI 数据相同的方式减少和准备这些数据以用于制图；请参阅前面的部分以查看详细信息。

导入和减少

1. 将 MODIS NDVI 数据加载为ee.ImageCollection.
2. 创建区域缩减函数。
3. 将该函数应用于时间序列中的所有图像。
4. 过滤掉具有空计算值的特征。

  

   

    

     

    
    

     

      #选择数据上和JS没有什么太大区别，而在创建函数上还是有些不同
     
    
   

    

     

    
    

     

      ndvi = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2').select('NDVI')
     
    
   

    

     

    
    

     

      #创建函数，参数包括研究区、计算平均值，分辨率和坐标系
     
    
   

    

     

    
    

     

      reduce_ndvi = create_reduce_region_function(
     
    
   

    

     

    
    

     

          geometry=aoi, reducer=ee.Reducer.mean(), scale
     
    
  
 

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