长时序中国叶面积指数（LAI）月度合成产品

​

 中国叶面积指数（LAI）月度合成产品，由航天宏图实验室提供，根据NASA MODIS数据（MCD15A2H.061）通过航天宏图 Smoother计算得到的平滑后LAI产品，解决了影像云雾覆盖、像元异常值等问题。对处理后的覆盖中国区域的影像结果镶嵌，生成了分辨率为500米的月合成产品。前言 – 人工智能教程

叶面积指数（LAI）是指单位地面积上植被叶面积的总和，通常用于评估植被覆盖度和生长状况。LAI的值越高，说明该地区的植被覆盖越密集，生长状况越好。LAI的计算方法有多种，常用的包括直接测量法、间接测量法和遥感技术等。

LAI的计算方法：

1. 直接测量法：通过采集植物叶片，测量其面积，然后计算出单位地面积上叶面积的总和。这种方法比较精确，但需要大量的人力和时间成本。

2. 间接测量法：通过测量植物的结构参数，如植株高度、枝条密度、叶片角度等，来推算出LAI的值。这种方法相对直接测量法来说，成本较低，但精确度略有降低。

3. 遥感技术：利用卫星或无人机等遥感设备获取植被覆盖范围内的反射光谱数据，然后根据反射光谱数据来推算LAI的值。这种方法成本较低，且可以覆盖大范围的地区，但需要专业的遥感技术支持。

总的来说，不同的计算方法各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法。

数据集ID: 

EMDO/MODIS_MONTH_LAI_CHINA

时间范围: 2002年-2021年

范围: 全国

来源: 航天宏图

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("EMDO/MODIS_MONTH_LAI_CHINA")

波段

属性

代码：

//引用数据，选择第一景，选择波段并乘以比例因子
var img = pie.ImageCollection('EMDO/MODIS_MONTH_LAI_CHINA')
             .first()
             .select("max")
             .multiply(0.001)
print(img)
//设置图层显示参数并加载
var visParam = {
    min: 0,
    max: 5,
    palette: 'CA7A41, CE7E45, DF923D, F1B555, FCD163, 99B718, '+
        '74A901, 66A000, 529400,3E8601, 207401, 056201, 004C00,'+
        '023B01, 012E01, 011D01, 011301'
};
Map.addLayer(img,visParam,"img")

​