網(wǎng)站設(shè)計教程網(wǎng)站,深圳網(wǎng)站開發(fā)搜行者seo,ui設(shè)計的軟件,西安建筑信息平臺目錄 一、研究區(qū)設(shè)置與地圖初始化 二、Landsat 8 影像加載與篩選 三、歸一化建筑指數(shù)#xff08;NDBI#xff09;計算 四、建設(shè)用地提取#xff08;核心閾值法#xff09; 五、面積計算函數(shù)定義 六、總面積與密度分級面積計算 #xff08;一#xff09;建設(shè)用地總…目錄一、研究區(qū)設(shè)置與地圖初始化二、Landsat 8 影像加載與篩選三、歸一化建筑指數(shù)NDBI計算四、建設(shè)用地提取核心閾值法五、面積計算函數(shù)定義六、總面積與密度分級面積計算一建設(shè)用地總面積計算二密度分級計算核心邏輯按 NDBI 值細(xì)分七、數(shù)據(jù)導(dǎo)出本地存儲八、地圖圖例添加可視化優(yōu)化九、代碼核心特點與注意事項十、運行結(jié)果若覺得代碼對您的研究 / 項目有幫助歡迎點擊打賞支持需要完整代碼的朋友打賞后可在后臺私信復(fù)制文章標(biāo)題發(fā)給我我會盡快發(fā)您完整可運行代碼感謝支持本代碼基于 Google Earth EngineGEE平臺以 2023 年 Landsat 8 衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源通過計算歸一化建筑指數(shù)NDBI實現(xiàn)研究區(qū)建設(shè)用地的提取并按照 NDBI 數(shù)值范圍劃分低密度、中密度、高密度三個等級最終完成面積統(tǒng)計、可視化展示與數(shù)據(jù)導(dǎo)出。核心流程可概括為設(shè)置研究區(qū)→加載影像→計算 NDBI→建設(shè)用地提取→面積計算→密度分級→數(shù)據(jù)導(dǎo)出→圖例添加全程圍繞 “從影像到專題信息” 的提取邏輯展開。本代碼可用于城市擴(kuò)張監(jiān)測、建設(shè)用地時空變化分析、城市規(guī)劃評估等場景例如計算某城市 2023 年建設(shè)用地總面積及密度分布為城市總體規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支撐。對比不同年份的建設(shè)用地提取結(jié)果分析城市擴(kuò)張速度與方向。結(jié)合其他指數(shù)如 NDVI、MNDWI優(yōu)化地類提取精度實現(xiàn)建設(shè)用地與水體、植被的精準(zhǔn)區(qū)分。一、研究區(qū)設(shè)置與地圖初始化var roi table; Map.addLayer(roi, {}, 研究區(qū)); Map.centerObject(roi, 9);核心功能定義研究區(qū)范圍并在地圖上可視化同時調(diào)整地圖視角。關(guān)鍵說明roi tabletable是 GEE 中已導(dǎo)入的矢量數(shù)據(jù)集如行政區(qū)劃邊界此處直接作為研究區(qū)Region of Interest后續(xù)所有操作均限定在該范圍內(nèi)。Map.addLayer()將研究區(qū)矢量邊界添加到地圖畫布第三個參數(shù)為圖層名稱便于在地圖界面區(qū)分。Map.centerObject(roi, 9)將地圖中心定位到研究區(qū)第二個參數(shù) “9” 為縮放級別范圍 1-20數(shù)值越大視角越近、細(xì)節(jié)越清晰。二、Landsat 8 影像加載與篩選var collection ee.ImageCollection(LANDSAT/LC08/C02/T1_L2) .filterDate(2023-01-01, 2023-12-31) .filterBounds(roi) .sort(CLOUD_COVER) .first(); print(影像元數(shù)據(jù), collection);核心功能篩選 2023 年覆蓋研究區(qū)、云量最少的 Landsat 8 表面反射率SR影像。關(guān)鍵參數(shù)與邏輯影像集合 IDLANDSAT/LC08/C02/T1_L2是 Landsat 8 的 Level 2 級產(chǎn)品經(jīng)過大氣校正、輻射定標(biāo)等預(yù)處理數(shù)據(jù)質(zhì)量更高可直接用于指數(shù)計算。篩選條件filterDate()限定影像時間范圍為 2023 全年確保數(shù)據(jù)的時間一致性。filterBounds(roi)僅保留覆蓋研究區(qū)的影像剔除無關(guān)區(qū)域數(shù)據(jù)提高計算效率。sort(CLOUD_COVER).first()按 “云量CLOUD_COVER” 升序排序后取第一幅即云量最少的影像避免云層對后續(xù)指數(shù)計算的干擾。print()在 GEE 控制臺輸出影像元數(shù)據(jù)如拍攝時間、云量、分辨率等用于數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗。三、歸一化建筑指數(shù)NDBI計算var ndbi collection.normalizedDifference([SR_B6, SR_B5]); var ndbiClipped ndbi.clip(roi); Map.addLayer(ndbiClipped, {min: -1, max: 1, palette: [blue, white, green]}, NDBI);核心原理NDBI 是識別建設(shè)用地的核心指數(shù)利用短波紅外SWIR與近紅外NIR波段的差異突出建筑用地建筑用地在 SWIR 波段反射率高NIR 波段反射率低NDBI 值為正植被、水體 NDBI 值為負(fù)。關(guān)鍵解析波段對應(yīng)Landsat 8 的SR_B6為短波紅外波段SWIRSR_B5為近紅外波段NIR符合 NDBI 計算公式NDBI (SWIR - NIR) / (SWIR NIR)。normalizedDifference()GEE 內(nèi)置函數(shù)直接計算兩波段的歸一化差值結(jié)果范圍為 [-1,1]。clip(roi)將 NDBI 影像按研究區(qū)裁剪剔除研究區(qū)外的無效數(shù)據(jù)?？梢暬O(shè)置min: -1, max: 1限定顯示范圍palette設(shè)置顏色映射藍(lán)色→負(fù)值區(qū)白色→接近 0綠色→正值區(qū)直觀區(qū)分不同地類的 NDBI 特征。四、建設(shè)用地提取核心閾值法var ndbiThreshold 0; var builtUpArea ndbiClipped.gt(ndbiThreshold) .selfMask() .rename(BuiltUpArea); Map.addLayer(builtUpArea, {palette: FFF000}, 建設(shè)用地);核心邏輯基于 NDBI 的物理意義設(shè)定閾值此處為 0將 NDBI 值大于 0 的區(qū)域判定為建設(shè)用地。關(guān)鍵步驟gt(ndbiThreshold)gt是 “大于greater than” 的縮寫返回布爾影像NDBI0 的像素為 1否則為 0。selfMask()掩膜操作僅保留值為 1 的像素建設(shè)用地值為 0 的區(qū)域透明顯示避免干擾可視化。rename()為結(jié)果影像命名便于后續(xù)面積計算和導(dǎo)出?？梢暬捎命S色FFF000顯示建設(shè)用地與其他地類形成明顯區(qū)分。五、面積計算函數(shù)定義var calculateArea function(image) { var pixelArea ee.Image.pixelArea().divide(1e4); // 轉(zhuǎn)為公頃 return image.multiply(pixelArea); };核心功能定義通用面積計算函數(shù)將影像像素值轉(zhuǎn)換為實際面積公頃。原理說明ee.Image.pixelArea()GEE 內(nèi)置函數(shù)返回每個像素的面積單位平方米Landsat 8 影像分辨率為 30 米單個像素面積為 30×30900 平方米。divide(1e4)1 公頃 10000 平方米將面積單位從平方米轉(zhuǎn)為公頃便于實際應(yīng)用。image.multiply(pixelArea)將布爾影像1 表示建設(shè)用地0 表示非建設(shè)用地與像素面積相乘得到每個建設(shè)用地像素的實際面積非建設(shè)用地像素面積為 0。六、總面積與密度分級面積計算一建設(shè)用地總面積計算var builtUpAreaWithArea calculateArea(builtUpArea); var totalArea builtUpAreaWithArea.reduceRegion({ reducer: ee.Reducer.sum(), geometry: roi, scale: 30, maxPixels: 1e9 }); print(建設(shè)用地總面積公頃, totalArea.get(BuiltUpArea));calculateArea(builtUpArea)調(diào)用面積計算函數(shù)得到每個建設(shè)用地像素的面積影像。reduceRegion()對影像進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計核心參數(shù)reducer: ee.Reducer.sum()統(tǒng)計方式為 “求和”即所有建設(shè)用地像素的面積總和。geometry: roi統(tǒng)計范圍為研究區(qū)。scale: 30統(tǒng)計分辨率與 Landsat 8 影像原始分辨率一致確保面積精度。maxPixels: 1e9設(shè)置最大處理像素數(shù)避免因研究區(qū)過大導(dǎo)致計算報錯。print()在控制臺輸出總面積結(jié)果get(BuiltUpArea)提取統(tǒng)計結(jié)果中的面積值。二密度分級計算核心邏輯按 NDBI 值細(xì)分// 低密度0 ~ 0.05 var lowDensityBuiltUpArea ndbiClipped.gt(0).and(ndbiClipped.lt(0.05)) .selfMask().rename(LowDensityBuiltUpArea); var lowDensityArea calculateArea(lowDensityBuiltUpArea).reduceRegion({...}); print(低密度建設(shè)區(qū)面積公頃, lowDensityArea.get(LowDensityBuiltUpArea)); // 中密度0.05 ~ 0.10 var mediumDensityBuiltUpArea ndbiClipped.gt(0.05).and(ndbiClipped.lt(0.10)) .selfMask().rename(MediumDensityBuiltUpArea); // 高密度 0.10 var highDensityBuiltUpArea ndbiClipped.gt(0.10) .selfMask().rename(HighDensityBuiltUpArea);分級依據(jù)NDBI 值越大代表建筑用地的 “密集程度” 越高如高層密集城區(qū) NDBI 值高城郊低矮建筑區(qū) NDBI 值低因此按 NDBI 區(qū)間劃分密度等級低密度0 NDBI 0.05如城郊散戶、低矮建筑區(qū)中密度0.05 ≤ NDBI 0.10如普通城區(qū)、多層建筑群高密度NDBI ≥ 0.10如中心商務(wù)區(qū)、高層密集區(qū)關(guān)鍵語法and()是邏輯 “與” 操作用于限定 NDBI 的區(qū)間范圍中密度、高密度的面積計算邏輯與低密度一致均調(diào)用calculateArea()函數(shù)和reduceRegion()統(tǒng)計最終在控制臺輸出各等級面積。可視化區(qū)分低密度橙色 FFA500、中密度紅色 FF0000、高密度深紅色 8B0000顏色深淺對應(yīng)密度高低直觀展示研究區(qū)建設(shè)用地的密度分布。七、數(shù)據(jù)導(dǎo)出本地存儲// 導(dǎo)出建設(shè)用地影像 Export.image.toDrive({ image: builtUpArea.uint8(), description: BuiltUp_Area_Image, folder: GEE_Export, scale: 30, region: roi }); // 導(dǎo)出NDBI影像GeoTIFF Export.image.toDrive({ image: ndbiClipped, description: NDBI_Full, folder: GEE_Export, scale: 30, region: roi.geometry().bounds(), fileFormat: GeoTIFF });核心功能將計算得到的專題影像建設(shè)用地、各密度等級、NDBI導(dǎo)出到 Google Drive便于后續(xù)在 ArcGIS 等軟件中進(jìn)一步分析。關(guān)鍵參數(shù)說明image: builtUpArea.uint8()將布爾影像轉(zhuǎn)換為 8 位無符號整數(shù)類型uint8減少文件體積便于存儲。description導(dǎo)出文件名稱需唯一且明確。folderGoogle Drive 中存儲文件的文件夾名稱需提前創(chuàng)建。scale: 30導(dǎo)出分辨率與原始影像一致保證數(shù)據(jù)精度。region導(dǎo)出范圍建設(shè)用地影像按研究區(qū)矢量范圍導(dǎo)出NDBI 影像按研究區(qū)邊界的外接矩形導(dǎo)出避免漏邊。fileFormat: GeoTIFF導(dǎo)出格式為 GeoTIFF地理空間數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式支持坐標(biāo)系統(tǒng)可直接用于 GIS 軟件。八、地圖圖例添加可視化優(yōu)化var legend ui.Panel({style: {position: bottom-left, padding: 8px 15px}}); var legendTitle ui.Label({value: 研究區(qū)基于NDBI的建設(shè)用地分級, style: {fontWeight: bold, fontSize: 18px}}); legend.add(legendTitle); var makeRow function(color, name, value) { var colorBox ui.Label({style: {backgroundColor: # color, padding: 8px}}); var description ui.Label({value: name, style: {margin: 0 0 4px 6px}}); var valueLabel ui.Label({value: value ? value 公頃 : , style: {margin: 0 0 4px 6px, fontWeight: bold}}); return ui.Panel({widgets: [colorBox, description, valueLabel], layout: ui.Panel.Layout.Flow(horizontal)}); }; lowvalue.evaluate(function(val) { mediumvalue.evaluate(function(val2) { highvalue.evaluate(function(val3) { legend.add(makeRow(FFA500, 低密度, val)); legend.add(makeRow(FF0000, 中密度, val2)); legend.add(makeRow(8B0000, 高密度, val3)); }); }); }); Map.add(legend);核心作用在地圖界面添加自定義圖例關(guān)聯(lián)各密度等級的顏色、名稱與面積值提升可視化結(jié)果的可讀性。關(guān)鍵邏輯ui.Panel()創(chuàng)建圖例面板設(shè)置位置左下角和內(nèi)邊距避免遮擋地圖主體。makeRow()函數(shù)定義圖例的每一行結(jié)構(gòu)包含 “顏色塊 等級名稱 面積值” 三個組件采用水平布局Flow (horizontal)。evaluate()由于 GEE 中的數(shù)據(jù)為服務(wù)器端對象ee.Number需通過evaluate()將其轉(zhuǎn)換為客戶端 JavaScript 數(shù)值才能在圖例中顯示具體面積。動態(tài)更新圖例中的面積值與前文計算結(jié)果聯(lián)動無需手動輸入確保數(shù)據(jù)一致性。九、代碼核心特點與注意事項核心特點流程化設(shè)計從數(shù)據(jù)加載到結(jié)果導(dǎo)出步驟清晰、邏輯閉環(huán)可直接適配不同研究區(qū)僅需替換table矢量數(shù)據(jù)。精度可控采用 Landsat 8 Level 2 級數(shù)據(jù)結(jié)合 30 米分辨率和閾值法平衡計算效率與提取精度?？梢暬S富多圖層疊加研究區(qū)、NDBI、建設(shè)用地、密度分級 自定義圖例直觀展示分析結(jié)果。注意事項閾值調(diào)整NDBI 閾值0為通用值實際應(yīng)用中需根據(jù)研究區(qū)地類特征如植被覆蓋率、水體分布調(diào)整可通過試錯法或混淆矩陣驗證最優(yōu)閾值。數(shù)據(jù)質(zhì)量若研究區(qū) 2023 年無云量極低的影像可擴(kuò)大時間范圍或調(diào)整sort(CLOUD_COVER)為filter(ee.Filter.lt(CLOUD_COVER, 10))篩選云量 10% 的影像。導(dǎo)出限制GEE 導(dǎo)出文件大小有限制若研究區(qū)過大可拆分研究區(qū)或降低導(dǎo)出分辨率需權(quán)衡精度。矢量數(shù)據(jù)table需提前導(dǎo)入 GEE支持 Shapefile、KML 等格式且需與影像坐標(biāo)系統(tǒng)一致默認(rèn) WGS84。十、運行結(jié)果研究區(qū)范圍研究區(qū)歸一化差異建筑指數(shù)NDBI計算結(jié)果研究區(qū)建設(shè)用地提取結(jié)果研究區(qū)低密度建設(shè)區(qū)分級結(jié)果研究區(qū)中密度建設(shè)區(qū)分級結(jié)果研究區(qū)高密度建設(shè)區(qū)分級結(jié)果控制臺輸出的相關(guān)統(tǒng)計信息點擊RUN即可下載數(shù)據(jù)若覺得代碼對您的研究 / 項目有幫助歡迎點擊打賞支持需要完整代碼的朋友打賞后可在后臺私信復(fù)制文章標(biāo)題發(fā)給我我會盡快發(fā)您完整可運行代碼感謝支持