简介
在本篇博客中，我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS土地覆盖数据进行分析。通过MODIS/061/MCD12Q1数据集，我们可以识别不同的土地覆盖类型，并计算每种类型的总面积。
背景知识
MODIS MCD12Q1数据集
MODIS/061/MCD12Q1是NASA提供的全球土地覆盖数据集，它按照国际地球观测组织（GEO）全球森林观测计划（GFOI）的要求，提供了全球一致的土地覆盖分类。
土地覆盖分类
土地覆盖分类是将地表按照植被类型、土地利用等特征进行分类的过程，对于理解地表特征和人类活动影响至关重要。
完整代码
// 定义研究区域的坐标点
var cor = [
[43.89239103939352, 35.313917425058115],
[49.165828539393516, 35.313917425058115],
[49.165828539393516, 39.29702833107737],
[43.89239103939352, 39.29702833107737],
[43.89239103939352, 35.313917425058115]
];
// 创建多边形区域
var roi = ee.Geometry.Polygon(cor);
// 将地图中心设置为研究区域
Map.centerObject(roi);
// 加载MODIS土地覆盖数据集
var modis = ee.ImageCollection("MODIS/061/MCD12Q1")
.select('LC_Type1').mode();
// 定义IGBP土地覆盖可视化参数
var igbpLandCoverVis = {
min: 1.0,
max: 17.0,
palette: [
'05450a', '086a10', '54a708', '78d203', '009900', 'c6b044', 'dcd159',
'dade48', 'fbff13', 'b6ff05', '27ff87', 'c24f44', 'a5a5a5', 'ff6d4c',
'69fff8', 'f9ffa4', '1c0dff'
],
};
// 将MODIS土地覆盖数据裁剪至研究区域并添加至地图
Map.addLayer(modis.clip(roi), igbpLandCoverVis, 'modis_lc', false);
// 打印MODIS土地覆盖直方图
print(
ui.Chart.image.histogram(modis, roi, 500)
);
// 计算每个像素的土地面积（单位：平方米）并添加至MODIS图像
var modis_area = ee.Image.pixelArea().divide(1e6).addBands(modis);
// 按土地覆盖类型打印面积统计图
print(
ui.Chart.image.byClass({
image: modis_area,
reducer: ee.Reducer.sum(),
geometry: roi,
scale: 500,
dimensions: 'LC_Type1'
})
);
代码详解
1. 定义研究区域
创建一个多边形区域roi，用于限定分析的地理范围，并设置地图中心。
2. 加载MODIS土地覆盖数据集
加载MODIS MCD12Q1数据集，并选择LC_Type1波段进行分析。
3. 土地覆盖数据可视化
定义IGBP土地覆盖类型的可视化参数，并裁剪数据至研究区域，然后添加至地图。
4. 打印土地覆盖直方图
使用ui.Chart.image.histogram打印MODIS土地覆盖类型的分布直方图。
5. 计算土地覆盖类型面积
计算每个像素的土地面积（单位：平方米），并添加至MODIS图像。
6. 按土地覆盖类型打印面积统计图
使用ui.Chart.image.byClass按土地覆盖类型打印面积统计图。
结论
本教程展示了如何使用GEE对MODIS土地覆盖数据进行分类和面积计算。通过此分析，可以了解不同土地覆盖类型的空间分布和面积，为土地资源管理和生态环境研究提供支持。
进一步探索
GEE提供了多种工具和方法来进行土地覆盖分类和面积计算。在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
