GEE随记（五）：研究区平均温度变化曲线 |
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GEE随记（五）：研究区平均温度变化曲线
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1. 划定研究区域
根据研究需要，先上传矢量到GEE再import，这里为了方便随便划定了一个矩形矢量 // study region var roi = ee.FeatureCollection(geometry) Map.centerObject(roi,8); var styling ={color:'red',fillColor:'00000000',width:2};// display hollow roi Map.addLayer(roi.style(styling), {}, "outline");
2. 选取温度数据集
1）这里采用的是8天平均的MODIS地表温度数据集，其介绍如下： 2）导入数据集，制作2020年一年的时间序列，选择温度的波段并将其转换为摄氏度℃的格式： // Temperature var modis = ee.ImageCollection('MODIS/061/MOD11A2') var start = ee.Date('2020-01-01') var dateRange = ee.DateRange(start,start.advance(1,'year')) var modislla2 = modis.filterDate(dateRange) var modislla3 = modislla2.map(function(img){ return img.select('LST_Day_1km').rename('MODIS_LST') }) var modisLSTday = modislla3.select('MODIS_LST') var modisLSTc = modisLSTday.map(function(img){ return img.multiply(0.02).subtract(273.15).copyProperties(img,['system:time_start']) });通过print打印出来可以看到modisLSTc数据集就是将2020年这一年内有的数据都包含了，因为是8天平均，所以有46幅，乘一下时间间隔大概就是一年。
将region变量设置为研究区，利用ee.Reducer.mean函数计算区域内每幅影像的的平均值，然后再做时间序列的曲线图，效果如下： //设置标题制作图表 var title = { title: 'Monthly Temperature of Study Area', hAxis: {title: 'Time'}, vAxis: {title: 'Temperature (°C )'}, }; var tel = ui.Chart.image.series({ imageCollection:modisLSTc, region:roi, reducer:ee.Reducer.mean(), scale:100, xProperty:'system:time_start' }).setOptions(title).setChartType('LineChart') print(tel)
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