Python+GEE遥感开发之计算遥感生态指数RSEI

在Google Earth Engine (GEE) 上计算遥感生态指数RSEI的代码实例如下：

# 导入ee库
import ee
ee.Initialize()
 
# 设置工作区域为北京
bj = ee.Geometry.Rectangle(116.378, 39.894, 117.246, 40.261)
 
# 加载MODIS数据
modis = ee.ImageCollection('MODIS/061/MCD12Q1')
 
# 选择需要的波段
bandNames = ee.List(['Blue', 'Green', 'Red', 'NIR', 'SWIR1', 'SWIR2'])
 
# 选择时间范围内的最后一个像素
last = function(image) {
  return image.reduce(ee.Reducer.last())
}
 
# 计算RSEI
def rsei(image):
    blue = image.select('Blue')
    green = image.select('Green')
    red = image.select('Red')
    nir = image.select('NIR')
    swir1 = image.select('SWIR1')
    swir2 = image.select('SWIR2')
    
    rsei_value = (0.44 * nir + 0.43 * swir1 + 0.13 * swir2 - 0.2 * blue - 0.2 * green + 0.1 * red).rename('RSEI')
    return image.addBands(rsei_value)
 
# 计算每个像素的RSEI
rseiImage = modis.filterDate('2020-01-01', '2020-12-31') \
                 .map(rsei) \
                 .map(last)
 
# 将计算结果导出到Google Drive
Export = function(image, name) {
  exportTask = ee.batch.export.image.toDrive(image, name + '_RSEI', {
    scale: 500,
    region: bj,
    maxPixels: 1e13
  })
  exportTask.start()
}
 
# 导出结果
Export(rseiImage, 'RSEI')

这段代码首先设置了北京市的地理坐标作为分析区域，然后加载了MODIS数据集，并选择了需要的波段。接着定义了一个计算RSEI的函数，并使用map()函数将其应用于过滤后的MODIS数据集中的每个图像。最后，使用Export函数将计算出的RSEI图像导出到Google Drive。这个过程展示了如何在GEE上进行数据处理和分析，并且提供了一个简单的方法来计算遥感生态指数。