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如何在Google Earth Engine上将具有不同时间步长的时间序列数据集组合到单个绘图中

在Google Earth Engine(GEE)上将具有不同时间步长的时间序列数据集组合到单个绘图中,可以通过以下步骤实现:

基础概念

Google Earth Engine是一个强大的云平台,用于存储、分析和可视化地理空间数据。它允许用户通过JavaScript API进行复杂的地理空间分析。

相关优势

  • 大数据处理能力:GEE能够处理和分析大规模的地理空间数据。
  • 实时数据处理:支持实时数据流的处理和分析。
  • 丰富的地理空间数据集:内置了大量的遥感影像和地理信息数据。
  • 强大的计算能力:利用Google的云计算资源,能够执行复杂的计算任务。

类型

  • 时间序列数据:按时间顺序排列的数据集,通常用于分析随时间变化的现象。
  • 空间数据:与地理位置相关的数据,如遥感影像、地形数据等。

应用场景

  • 环境监测:分析气候变化、植被覆盖变化等。
  • 城市规划:监测城市扩张、土地利用变化等。
  • 灾害管理:评估自然灾害的影响和恢复情况。

组合不同时间步长的时间序列数据集

假设我们有两个时间序列数据集,一个时间步长为每日,另一个为每月。我们可以使用GEE的reduceResolutionmosaic函数来处理这些数据。

示例代码

代码语言:txt
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// 加载每日时间序列数据集
var dailyData = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
  .select('B4'); // 选择红波段

// 加载每月时间序列数据集
var monthlyData = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
  .filter(ee.Filter.calendarRange(1, 12, 'month'))
  .filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')
  .select('B4')
  .reduceResolution(reducer=ee.Reducer.mean(), maxPixels=1024);

// 将每日数据集降采样到月分辨率
var dailyDataMonthly = dailyData.reduceResolution(reducer=ee.Reducer.mean(), maxPixels=1024);

// 将两个数据集合并
var combinedData = ee.ImageCollection(dailyDataMonthly.merge(monthlyData));

// 创建一个时间序列图
var chart = ui.Chart.image.series(combinedData, 'B4', 30, 'system:time_start', 'mean')
  .setOptions({
    title: 'Combined Time Series',
    vAxis: {title: 'Reflectance'},
    hAxis: {title: 'Date'}
  });
print(chart);

解决问题

如果在组合数据时遇到问题,可能的原因包括:

  • 数据集的时间范围不匹配:确保两个数据集的时间范围一致。
  • 数据集的空间分辨率不一致:使用reduceResolution函数将数据集降采样到相同的分辨率。
  • 数据集的波段不一致:确保选择的波段相同。

参考链接

通过上述步骤和代码示例,您可以在Google Earth Engine上成功地将具有不同时间步长的时间序列数据集组合到单个绘图中。

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