GEE代码实例教程详解：年度和月度土地覆盖变化分析

简介

在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对土地覆盖变化进行年度和月度的分析。通过Google的Dynamic World数据集，我们可以识别2023年至2024年间土地覆盖的类型和变化。

背景知识

Google Dynamic World数据集

Google/DYNAMICWORLD/V1数据集提供了高分辨率的土地覆盖数据，这些数据可以用来分析土地覆盖类型和变化。

土地覆盖变化分析

土地覆盖变化分析是环境监测和土地管理的重要组成部分，有助于了解地表覆盖和利用模式的转变。

完整代码

// 定义研究点坐标
var cor = [49.349581955929196, 37.390543498162955];
var loc = ee.Geometry.Point(cor);// 加载FAO GAUL数据集并筛选研究区域
var roi = ee.FeatureCollection("FAO/GAUL/2015/level1").filterBounds(loc);
Map.centerObject(roi);
Map.addLayer(roi);// 加载Google Dynamic World土地覆盖数据集
var map = ee.ImageCollection("GOOGLE/DYNAMICWORLD/V1").filterDate('2023', '2024').filter(ee.Filter.calendarRange(1, 12, 'month')).filterBounds(roi);// 计算年度土地覆盖
var annual_map = map.select('label').mode();
var VIS_PALETTE = ['419bdf', '397d49', '88b053', '7a87c6', 'e49635', 'dfc35a', 'c4281b','a59b8f', 'b39fe1'
];Map.addLayer(annual_map.clip(roi), {min: 0, max: 8, palette: VIS_PALETTE}, 'map2013', false);// 导出年度土地覆盖图像
Export.image.toDrive({image: annual_map.clip(roi),description: 'annual_map',scale: 30,maxPixels: 1e13,region: roi,crs: annual_map.getInfo().crs
});// 定义时间序列集合函数
function temporal_collection(collection, start, count, interval, unit) {var seq = ee.List.sequence(0, ee.Number(count).subtract(1));var origin_date = ee.Date(start);return ee.ImageCollection(seq.map(function (i) {var start_date = origin_date.advance(ee.Number(interval).multiply(i), unit);var end_date = origin_date.advance(ee.Number(interval).multiply(ee.Number(i).add(1)), unit);return collection.filterDate(start_date, end_date).mode().set('system:time_start', start_date.millis()).set('system:time_end', end_date.millis());}));
}// 创建月度土地覆盖集合
var monthly = temporal_collection(map.select('label'), '2023', 12, 1, 'month');Map.addLayer(monthly.toBands().clip(roi), [], 'monthly_map', false);// 更新月度土地覆盖图像的波段名称
var monthly_updated = monthly.map(function (img) {var date = img.date().format('YYYY-MM-dd');return img.rename(date);
});print(monthly_updated.toBands());// 导出月度土地覆盖图像
Export.image.toDrive({image: monthly_updated.toBands().clip(roi),description: 'monthly_lc',scale: 30,maxPixels: 1e13,region: roi,crs: monthly_updated.toBands().getInfo().crs
});