【基于GEE平台的耕地面积遥感监测实现分析案例2700字】

基于GEE平台的耕地面积遥感监测实现分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u13471基于GEE平台的耕地面积遥感监测实现分析案例 1217961.1系统配置要求 1173211.2系统架构设计 2158191.3系统实现 272961.3.1近十年流失和新增耕地显示功能实现 2323861.3.2近十年耕地总面积变化数据显示功能实现 3281081.3.3获取经纬度和显示NDVI指数变化功能实现 4289111.3.4发布APP部署实现 44351.4系统测试 564851.1.1近十年流失和新增耕地显示模块 5274761.1.2近十年耕地总面积变化数据显示模块 616831.1.3获取经纬度和显示NDVI指数变化模块 7116001.1.4发布APP部署测试 81.1系统配置要求本系统整个是在GEE平台进行操作运行，因此首先需要申请GEE账号并审核。进入到EarthEngineCodeEditor界面进行代码编辑及地图显示运作。GEE无需构建平台，其基于Web进行开发。GEE平台提供的集成开发环境具有许多功能，可以大大减少编码工作量，这使得地理数据可视化的开发更加高效和易于实现[12]。EarthEngineApps作为部署环境，实现了Web可视化应用的迁移，使得Web应用更易于运行、部署和扩展。目前，GEE接口支持JavaScript和Python两种语言版本，本系统开发采用JavaScript语言。JavaScript是一种可直接调用的解释性脚本语言，无需编译即可直接在浏览器中运行，其也易于开发和跨平台。系统环境类型如下，见表4-1。表4-1系统环境系统环境类型说明开发环境GEE平台运行环境Windows10、Chrome浏览器开发语言JavaScript语言部署环境EarthEngineApps1.2系统架构设计基于云平台的Web可视化应用可视为B/S（Browser/server）架构。一般B/S架构的Web应用有一个非常明显的三层结构体系，即数据层（DAL）、业务逻辑层（BLL）和表示层（UI），各阶层之间分工明确。DAL层完成对数据库数据的操作，并将操作结果返回给Bll层；Bll层是UI层和DAL层之间的中间桥梁，其功能是连接DAL层，实现数据的业务逻辑处理，并将处理结果传输到UI层；UI层实现了数据的输入和输出，保证了用户体验。其开发人员需要设计底层数据库、数据库与服务器的连接、业务逻辑开发和接口设计。但由于该平台是基于GEE云平台的二次开发，GEE平台实现了DAL层与BLL层的结合，因此本文只需关注界面设计和应用业务逻辑开发。本文的服务器端是GEE云平台，浏览器端是本地浏览器，如4-1所示。图4-1系统架构设计图1.3系统实现1.3.1近十年流失和新增耕地显示功能实现首先导入近十年安徽省耕地的MODIS数据，并进行时间序列的数据处理。然后，进行SG算法封装，包括对颜色和边界的设定。再利用updateMask方法进行前后两年耕地流失和新增的计算，最后调用Map.addLayer函数在地图显示近十年每一年流失和新增耕地面积变化情况。//绘制红色边界Map.centerObject(ee.Geometry.Point([118.316264,32.303627]),6);Map.addLayer(outline,{palette:"ff0000"},"outline");//Map.addLayer(anhui2019,{palette:"ff0000"},"2019年耕地");//Map.addLayer(anhui2018,vis,"2018年耕地");//取属于A但非Bclassified=classified.clip(roi)varincrease2018=anhui2019.updateMask(anhui2018.mask().not());varreduce2018=anhui2018.updateMask(anhui2019.mask().not());varincrease2017=anhui2018.updateMask(anhui2017.mask().not());varreduce2017=anhui2017.updateMask(anhui2018.mask().not());varincrease2016=anhui2017.updateMask(anhui2016.mask().not());varreduce2016=anhui2016.updateMask(anhui2017.mask().not());varincrease2015=anhui2016.updateMask(anhui2015.mask().not());varreduce2015=anhui2015.updateMask(anhui2016.mask().not());varincrease2014=anhui2015.updateMask(anhui2011.mask().not());varreduce2014=anhui2011.updateMask(anhui2015.mask().not());1.3.2近十年耕地总面积变化数据显示功能实现首先导入近十年安徽省耕地的MODIS数据，并进行时间序列的数据处理。然后，进行SG算法封装，包括对颜色和边界的设定。再利用get.evaluate方法和ee.Number.toInt函数对耕地进行求面积，最后在地图显示近十年每一年耕地总面积变化情况。areaDictionary2008.get("LC_Type1").evaluate(function(datas){dataList.push(datas*900/1000000);yearList.push(ee.Number(2008).toInt());areaDictionary2009.get("LC_Type1").evaluate(function(datas){dataList.push(datas*900/1000000);yearList.push(ee.Number(2009).toInt());areaDictionary2010.get("LC_Type1").evaluate(function(datas){dataList.push(datas*900/1000000);yearList.push(ee.Number(2010).toInt());varchart=ui.Chart.array.values(ee.List(dataList),0,ee.List(yearList)).setSeriesNames(['安徽耕地面积']).setOptions({title:"安徽耕地面积年度变化",hAxis:{title:'年份'},vAxis:{title:"面积（平方公里）"},legend:null,lineWidth:1,pointSize:2});1.3.3获取经纬度和显示NDVI指数变化功能实现首先进行时间序列的数据处理，然后进行SG算法封装，包括对颜色和边界的设定。再调用ee.Geometry.Point函数获取经纬度，最后调用ui.Chart.image.series函数来计算所选地区NDVI指数变化情况。functionaddPanel(sCol){varid_list=sCol.reduceColumns(ee.Reducer.toList(),['date']).get('list');id_list.evaluate(function(ids){//print("id_list",ids);vartotal=ids.length;varshowTitle=ui.Label("",{fontWeight:'bold'});varcurIndex=0;varbPlus=ui.Button("+",function(){curIndex+=1;if(curIndex>=total){curIndex=0;}showTitle.setValue(ids[curIndex]);showSelectRawImage(sCol,ids[curIndex]);});varbReduce=ui.Button("-",function(){curIndex-=1;if(curIndex<0){curIndex=total-1;}showTitle.setValue(ids[curIndex]);showSelectRawImage(sCol,ids[curIndex]);});1.3.4发布APP部署实现首先导入近十年安徽省耕地的MODIS数据，并进行时间序列的数据处理。然后进行SG算法封装，包括对颜色和边界的设定。再利用reduceRegion方法和ee.Reducer.count函数来对每个波段影像进行求面积。最后，生成链接显示系统实现功能。//对每个波段影像进行求面积varareaDictionary2008=anhui2008.reduceRegion({//可以设置成max、min或count（像元个数）reducer:ee.Reducer.count(),geometry:roi,scale:30,maxPixels:1e9});varareaDictionary2009=anhui2009.reduceRegion({//可以设置成max、min或count（像元个数）reducer:ee.Reducer.count(),geometry:roi,scale:30,maxPixels:1e9});varareaDictionary2010=anhui2010.reduceRegion({//可以设置成max、min或count（像元个数）reducer:ee.Reducer.count(),geometry:roi,scale:30,maxPixels:1e9});1.4系统测试1.1.1近十年流失和新增耕地显示模块用户可以查看2008-2019各年安徽省耕地面积流失和新增耕地面积的位置，如图4-2所示；地图及卫星影像界面可通过点击地图显示控制工具按钮对地图进行放大或缩小操作；在下拉选择框中选择不同年份，可查询不同的年份的耕地覆盖面积变化大小，帮助用户掌握安徽省每一年耕地面积变化情况，如图4-3所示；耕地数据可在地图与卫星图像上显示，帮助用户掌握河流、地貌地形情况，了解耕地变化的地理环境，如图4-4所示。图4-2安徽省流失耕地图像数据显示图4-3时间选择框显示图4-4安徽省流失耕地卫星图像数据显示1.1.2近十年耕地总面积变化数据显示模块用户可访问链接可查看2008-2019各年安徽省耕地总面积变化情况，通过地图显示掌握安徽省耕地覆盖情况，如图4-5所示；在下拉选择框中选择不同年份，可查询不同的年份的耕地覆盖面积变化大小，帮助用户掌握安徽省每一年耕地面积变化情况，如图4-6所示；地图界面可通过点击地图显示控制工具按钮对地图进行放大或缩小操作；附着折线图及数据可以让用户直观了解各年份耕地覆盖面积总体变化情况；耕地数据可在地图与卫星图像上显示，帮助用户掌握了耕地变化的地理环境，如图4-7所示。图4-5安徽省耕地图像数据显示图4-6时间选择框显示图4-7安徽省耕地卫星图像及图表显示1.1.3获取经纬度和显示NDVI指数变化模块地图及卫星影像界面可显示安徽省耕地覆盖情况，地图界面可通过点击地图显示控制工具按钮对地图进行放大或缩小操作；用户可通过点击地图获取准确地理坐标位置，方便用户查询耕地覆盖的坐标位置，如图4-8所示；图像旁附着NDVI随时间变化的图表，反应出土地植被覆盖情况，由此可将植被覆盖与地理位置相结合进行分析；卫星影像与坐标位置相结合可准确掌