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網(wǎng)站建設(shè)新零售,上海百度,技術(shù)支持 東莞網(wǎng)站建設(shè)電腦回收,wap網(wǎng)站的開發(fā)【W(wǎng)RF數(shù)據(jù)準(zhǔn)備】基于GEE下載靜態(tài)地理數(shù)據(jù) 準(zhǔn)備:WRF所需靜態(tài)地理數(shù)據(jù)(Static geographical data)數(shù)據(jù)范圍說明基于GEE下載葉面積指數(shù)及綠色植被率GEE數(shù)據(jù)集介紹數(shù)據(jù)下載:LAI(葉面積指數(shù))和Fpar(綠色植被率)數(shù)據(jù)處理:基于Python處理為單波段LAI數(shù)據(jù)參考GEE的介紹可參見另…

【W(wǎng)RF數(shù)據(jù)準(zhǔn)備】基于GEE下載靜態(tài)地理數(shù)據(jù)

  • 準(zhǔn)備:WRF所需靜態(tài)地理數(shù)據(jù)(Static geographical data)
    • 數(shù)據(jù)范圍說明
  • 基于GEE下載葉面積指數(shù)及綠色植被率
    • GEE數(shù)據(jù)集介紹
    • 數(shù)據(jù)下載:LAI(葉面積指數(shù))和Fpar(綠色植被率)
    • 數(shù)據(jù)處理:基于Python處理為單波段LAI數(shù)據(jù)
  • 參考

GEE的介紹可參見另一博客 【GEE學(xué)習(xí)第一期】GEE介紹、注冊(cè)及基本使用,本博客主要介紹基于GEE平臺(tái)下載所需靜態(tài)地理數(shù)據(jù)。

準(zhǔn)備:WRF所需靜態(tài)地理數(shù)據(jù)(Static geographical data)

主要的所需靜態(tài)地理數(shù)據(jù)如下:

  • Albedo
  • 葉面積指數(shù)LAI: Leaf area index
  • 光合有效輻射分?jǐn)?shù)Fpar: Green vegetation fraction
  • 不透水面積ISA: Impervious Surface Area
  • 土地利用Land use

GEE的相關(guān)靜態(tài)地理數(shù)據(jù)介紹可參見另一博客-【GEE數(shù)據(jù)庫】WRF常用數(shù)據(jù)集總結(jié)。

數(shù)據(jù)范圍說明

在確定研究區(qū)域范圍(此博客以粵港澳大灣區(qū)為例)后,可下載處理所需的靜態(tài)地理數(shù)據(jù)。
在這里插入圖片描述
經(jīng)緯度范圍:

  • 網(wǎng)格1:經(jīng)度(106 120.58) 緯度(16.626 29.748)
  • 網(wǎng)格2:經(jīng)度(108.43 118.15) 緯度(18.813 27.561)
  • 網(wǎng)格3:經(jīng)度(111.346 115.477) 緯度(21.486 24.402)

更新,采用Lambert投影確定的研究區(qū)范圍如下:
在這里插入圖片描述
網(wǎng)格經(jīng)緯度范圍:上:33 下:14 左:102 右:123,下載數(shù)據(jù)年份選擇2020年。

基于GEE下載葉面積指數(shù)及綠色植被率

葉面積指數(shù)LAI(leaf area index) 為單位土地面積綠色葉片的單面面積總和,即:葉面積指數(shù)=葉片總面積/土地面積,它與植被的密度、結(jié)構(gòu)(單層或復(fù)層)、樹木的生物學(xué)特性(分枝角、葉著生角、耐蔭性等)和環(huán)境條件(光照、水分、土壤營養(yǎng)狀況)有關(guān),是表示植被利用光能狀況和冠層結(jié)構(gòu)的一個(gè)綜合指標(biāo)。

葉面積指數(shù)的測(cè)定有直接方法、間接方法。由于直接方法具有一定的破壞性,耗時(shí)耗力,并且無法反映大面積、大范圍內(nèi)的植被LAI分布情況,間接測(cè)定方法尤其是其中的遙感法,以其具有的快速、實(shí)時(shí)、大面積、不受植被類型影響等優(yōu)勢(shì),成為應(yīng)用最為廣泛的LAI監(jiān)測(cè)手段。

隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多高時(shí)間分辨率、高空間分辨率、多光譜、高光譜遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了LAI監(jiān)測(cè)。

GEE數(shù)據(jù)集介紹

Google Earth Engine ——MYD15A2H V6 MODIS綜合葉面積指數(shù)(LAI)和光合有效輻射分?jǐn)?shù)(FPAR)產(chǎn)品是一個(gè)500米分辨率的8天綜合數(shù)據(jù)集。

  • 葉面積指數(shù)(LAI)
  • 光合有效輻射吸收比率(fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FAPAR/FPAR)是描述太陽光在冠層輻射傳輸過程中植被吸收比例的參量, 一般定義為植被對(duì)波長在400 nm—700 nm 間太陽輻射能量的吸收比率。

數(shù)據(jù)介紹官網(wǎng)-MYD15A2H.061: Aqua Leaf Area Index/FPAR 8-Day Global 500m
在這里插入圖片描述
GEE中代碼:

ee.ImageCollection('MODIS/061/MYD15A2H')

數(shù)據(jù)下載:LAI(葉面積指數(shù))和Fpar(綠色植被率)

1、選取空間范圍

//var geometry = ee.FeatureCollection('文件地址/Boundary');
var geometry = ee.Geometry.Rectangle([-102,34,-84,48],'EPSG:4326',false);
//var geometry = ee.Geometry.Rectangle([-94.9910,40.6107,-92.3703,42.57729],'EPSG:4326',false)

說明:EPSG:4326是WGS 84坐標(biāo)系統(tǒng),也稱為全球地球坐標(biāo)系統(tǒng)(GCS),是一種廣泛使用的地理坐標(biāo)系統(tǒng)。 這個(gè)坐標(biāo)系統(tǒng)使用經(jīng)度(longitude)和緯度(latitude)來定義地球上的位置,其中經(jīng)度的范圍是-180到+180,緯度的范圍是-90到+90。

2、選取數(shù)據(jù)集來源:類型、時(shí)間范圍等

  • ee.ImageCollection(‘MODIS/006/MCD15A3H’):加載 MODIS 版本 006 的 MCD15A3H 數(shù)據(jù)集,這個(gè)數(shù)據(jù)集提供了“葉面積指數(shù)”(LAI)的信息。
  • .select(‘Lai’):從數(shù)據(jù)集中選擇“Lai”波段,提取葉面積指數(shù)。
  • .filterDate():過濾圖像集合,只保留在 2012 年 1 月 1 日到 2012 年 12 月 31 日之間的圖像。
var LAI = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD15A3H').select('Lai').filterDate(ee.Date('2012-01-01'), ee.Date('2012-12-31'))var Fpar = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD15A3H').select('Fpar').filterDate(ee.Date('2012-01-01'), ee.Date('2012-12-31'))

3、創(chuàng)建一個(gè)每月的總數(shù)集合
這段代碼用于處理 MODIS 數(shù)據(jù)集中的 LAI 和 Fpar,通過按月計(jì)算每個(gè)月的平均值

  • ee.List.sequence(1, 12):生成一個(gè)包含從 1 到 12 的整數(shù)列表,表示一年中的每個(gè)月。
var months = ee.List.sequence(1, 12);
//print(months);
//Output: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
  • months.map(function(m) {…}):對(duì)每個(gè)月(m)進(jìn)行迭代。
  • LAI.filter(ee.Filter.calendarRange(m, m, ‘month’)):從 LAI 圖像集合中過濾出當(dāng)前月份的圖像。
  • .mean():計(jì)算該月份圖像的平均值。
  • .set(‘month’, m):為計(jì)算出的平均圖像設(shè)置一個(gè)屬性,標(biāo)記其對(duì)應(yīng)的月份。
  • ee.ImageCollection.fromImages(…):將所有月份的平均圖像組合成一個(gè)新的圖像集合。
var byMonth_LAI = ee.ImageCollection.fromImages(months.map(function(m) {return LAI.filter(ee.Filter.calendarRange(m, m, 'month')).mean().set('month', m);
}).flatten());

這部分代碼與計(jì)算 LAI 平均值的部分類似,只是它處理的是 Fpar 圖像集合。
通過相同的邏輯,過濾出每個(gè)月的圖像并計(jì)算平均值,最終生成一個(gè)包含每個(gè)月 Fpar 平均值的圖像集合。

var byMonth_Fpar = ee.ImageCollection.fromImages(months.map(function(m) {return Fpar.filter
http://www.risenshineclean.com/news/943.html

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