GEE图表——基于sentinel-2和GRIDMET/DROUGHT数据的时序图表分析

简介

GRIDMET是一个全球气候数据集，包含了温度、降水和蒸发等气象要素的数据。DROUGHT是基于GRIDMET数据集计算的干旱指数，可以用来评估地区的干旱程度。

对于GRIDMET数据的分析可以包括以下几个步骤：

1. 数据获取：从GRIDMET数据库或其他数据源获取所需的气象数据。可以选择特定的时间范围和地理区域。

2. 数据处理：对获取的数据进行预处理，包括数据清洗、填充缺失值、去除异常值等。可以使用Python或其他数据处理工具。

3. 数据分析：根据分析的目标选择适当的分析方法。例如，可以计算平均温度和降水量，并绘制时间序列图进行观察和趋势分析。

4. 统计分析：使用统计方法对数据进行分析。可以计算平均值、标准差、相关系数等指标，以了解气象要素的变化和关联程度。

5. 可视化：将分析结果可视化，以便更直观地理解数据。可以使用图表、地图或其他可视化工具来展示分析结果。

对于DROUGHT数据的分析，主要是针对干旱指数进行研究和评估。可以使用DROUGHT数据计算不同地区的干旱指数，并对不同地区的干旱程度进行比较。还可以使用DROUGHT数据来分析干旱事件的时空分布及其与气象要素的关系。

函数

ui.Chart.image.series(imageCollection, region, reducer, scale, xProperty)

Generates a Chart from an ImageCollection. Plots derived values of each band in a region across images. Usually a time series.

• X-axis: Image, labeled by xProperty value.
• Y-axis: Band value.
• Series: Band names.

Returns a chart.

Arguments:

imageCollection (ImageCollection):

An ImageCollection with data to be included in the chart.

region (Feature|FeatureCollection|Geometry):

The region to reduce.

reducer (Reducer, optional):

Reducer that generates the values for the y-axis. Must return a single value. Defaults to ee.Reducer.mean().

scale (Number, optional):

Scale to use with the reducer in meters.

xProperty (String, optional):

Property to be used as the label for each image on the x-axis. Defaults to 'system:time_start'.

Returns: ui.Chart

代码

Map.setCenter(-113.020683, 31.942751);
Map.setZoom(15);

// 创建研究区
var springs = ee.Geometry.Point(-113.020683, 31.942751);
var buffer = springs.buffer(100);

// 查找自 2015 年以来的哨兵-2 数据
var collection = ee
  .ImageCollection("COPERNICUS/S2")
  .filterBounds(springs)
  .filterDate("2015-01-01", "2020-09-10")
  .filter(ee.Filter.lt("CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE", 30));

// 利用波段 3 和波段 8 计算 NDWI 图像
var ndwi = collection.map(function (image) {
  return image
    .normalizedDifference(["B3", "B8"])
    .copyProperties(image, ["system:time_start"]);
});

// 以 0 为阈值检测地表水
var thresholded = ndwi.map(function (image) {
  return image.gt(0).copyProperties(image, ["system:time_start"]);
});

// 生成地表水像素检测数量随时间变化的图表
print(ui.Chart.image.series(thresholded, buffer, ee.Reducer.sum(), 5));

var drought = ee
  .ImageCollection("GRIDMET/DROUGHT")
  .filterBounds(springs)
  .filterDate("2015-01-01", "2020-09-10");

print(
  ui.Chart.image.series(drought.select("pdsi"), buffer, ee.Reducer.mean(), 5)
);

结果