GEE-10. Библиотека Awesome Spectral Indices

Код примера

В прошлый раз мы вычисляли вегетационные индексы. Есть способ сделать это еще проще — с помощью библиотеки Awesome Spectral Indices (документация).

Создадим коллекцию снимков Sentinel-2 L2A, покрывающих интересующий район (ROI — region of interest):

var col = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')
            .filterDate('2021-06-01', '2021-09-01')
            .filter(ee.Filter.lt('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE',10))
            .filter(ee.Filter.bounds(ROI))
            .select('B.*');

Вычислим медиану коллекции и обрежем ее по границам ROI. Медиана коллекции — снимок, каналы которого являются медианами соответствующих каналов коллекции (вычисления в каждом канале происходят попиксельно). В итоге получим некий типичный летний снимок Небраски.

var image = col.median().clip(ROI);

Загружаем библиотеку Awesome Spectral Indices. Путь к ней указан в параметре функции require.

var spectral = require("users/dmlmont/spectral:spectral");

Awesome Spectral Indices — сторонняя библиотека. Она создана не разработчиками Earth Engine, а пользователем с ником dmlmont. Вы можете создать свою библиотеку и загрузить ее на GEE, но об этом поговорим позже. Сейчас же масштабируем значения пикселей.

var image = spectral.scale(image, "COPERNICUS/S2_SR");

Помните, у нас была функция applyScaleFactors для масштабирования значений пикселей? scale из библиотеки spectral делает то же самое.

Зададим параметры для расчета индексов. Мы хотим рассчитать NDVI, NDWI и EVI. Для этого понадобится несколько каналов и числовых констант.

Список спектральных индексов можно посмотреть здесь. В списке приведена формула, каждой букве которой мы сопоставим канал или число.

var parameters = {
    "N": image.select("B8"),
    "R": image.select("B4"),
    "G": image.select("B3"),
    "B": image.select("B2"),
    "L": 1,
    "g": 2.5,
    "C1": 6,
    "C2": 7.5
};

Вот формула для расчета EVI:

2.5 * ((NIR - RED) / (NIR + 6 * RED - 7.5 * BLUE + 1))

А вот как она выглядит в списке:

g * ((N - R) / (N + C1 * R - C2 * B + L))

Думаю, принцип понятен. Зеленый канал нужен нам для расчета NDWI.

spectral.computeIndex вычисляет индексы по списку и добавляет к снимку.

var image = spectral.computeIndex(image, ["NDVI","NDWI","EVI"], parameters);

Для GEE Python API есть несколько библиотек, реализующих расчет спектральных индексов.

#GEE #индексы