簡介
在本篇博客中，我們將使用Google Earth Engine (GEE) 對MODIS NDVI數據進行時間序列趨勢分析。通過分析2001年至2021年的NDVI數據，我們可以了解植被覆蓋度隨時間的變化趨勢。
背景知識
MODIS數據集
MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光譜輻射計）數據集是NASA提供的高分辨率遙感數據集，廣泛應用于植被、水文和氣候研究。
時間序列趨勢分析
時間序列趨勢分析是一種統計方法，用于檢測數據集中的趨勢變化，對于理解長期環境變化非常重要。
完整代碼
// 定義研究區域的坐標點
var cor = [[44.12939360774617, 24.119400388422655],[64.87158110774617, 24.119400388422655],[64.87158110774617, 39.70103164846671],[44.12939360774617, 39.70103164846671],[44.12939360774617, 24.119400388422655]
];// 創建多邊形區域
var roi = ee.Geometry.Polygon(cor);// 將地圖中心設置為研究區域
Map.centerObject(roi);// 加載MODIS NDVI數據集
var modis = ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD13A2").select('NDVI').filterDate('2001', '2021');// 定義函數以添加時間帶作為單獨的波段
function ndvi_time(img) {var time = img.metadata('system:time_start').divide(1e9);return img.addBands(time).copyProperties(img, img.propertyNames());
}// 應用函數以創建時間波段
var modis_time = modis.map(ndvi_time);// 使用線性回歸分析計算斜率
var linear_reg = modis_time.select('system:time_start', 'NDVI').reduce(ee.Reducer.linearRegression()).select('coefficients');// 添加線性回歸圖層
Map.addLayer(linear_reg.clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'linear_regression', false);// 使用敏感性斜率分析計算趨勢
var sen_slope = modis_time.select('system:time_start', 'NDVI').reduce(ee.Reducer.sensSlope()).select('slope');// 添加敏感性斜率圖層
Map.addLayer(sen_slope.clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'sensitivity_slope', false);// 導出敏感性斜率圖像到Google Drive
Export.image.toDrive({image: sen_slope.clip(roi),description: 'sensitivity_slope',scale: 1000,region: roi,maxPixels: 1e13,crs: 'EPSG:4326'
});// 使用曼-肯德爾趨勢檢驗
var mannkendall = modis_time.select('NDVI').reduce(ee.Reducer.kendallsCorrelation());// 添加曼-肯德爾圖層
Map.addLayer(mannkendall.select('NDVI_tau').clip(roi), {palette: ['red', 'black', 'green']}, 'mann_kendall', false);// 使用FORMA趨勢分析
var forma = modis_time.select('NDVI').formaTrend();// 添加FORMA趨勢圖層
Map.addLayer(forma.clip(roi), [], 'forma_trend', false);
代碼詳解
1. 定義研究區域
創建一個多邊形區域roi，用于限定分析的地理范圍，并設置地圖中心。
2. 加載MODIS NDVI數據集
加載MODIS NDVI數據集，并根據時間范圍篩選數據。
3. 添加時間波段
定義ndvi_time函數，為每張圖像添加一個表示時間的波段。
4. 線性回歸分析
使用linearRegression方法計算NDVI隨時間變化的線性趨勢。
5. 敏感性斜率分析
使用sensSlope方法計算NDVI變化的敏感性斜率。
6. 曼-肯德爾趨勢檢驗
使用kendallsCorrelation方法進行非參數的趨勢檢驗。
7. FORMA趨勢分析
使用FORMA算法計算NDVI的趨勢。
8. 導出數據
將敏感性斜率結果導出到Google Drive。
結論
本教程展示了如何使用GEE對MODIS NDVI數據進行時間序列趨勢分析。通過不同的統計方法，我們可以評估植被覆蓋度的長期變化趨勢。
進一步探索
GEE提供了多種工具和方法來進行時間序列分析和環境監測。在后續的教程中，我們將繼續探索GEE在不同領域的應用。
方法)
