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如何建立自己的公司网站,58同城类似的网站开发,天津网站制作维护,淘客网站让别人做#x1f33f; RSEI 生态环境质量智能评估系统 (GEE App) 平台: Google Earth Engine (GEE) 核心算法: 主成分分析 (PCA) / 遥感生态指数 (RSEI) #x1f4d6; 项目简介 本项目是一个基于 Google Earth Engine 的自动化遥感生态指数 (RSEI) 计算工具。它集成了 绿度、湿度、热… RSEI 生态环境质量智能评估系统 (GEE App)平台:Google Earth Engine (GEE)核心算法:主成分分析 (PCA) / 遥感生态指数 (RSEI) 项目简介本项目是一个基于 Google Earth Engine 的自动化遥感生态指数 (RSEI) 计算工具。它集成了绿度、湿度、热度、干度四大生态指标利用主成分分析 (PCA)技术自动构建 RSEI 模型。相较于传统版本本代码解决了以下痛点稳定性修复: 彻底解决了 GEE 中常见的Dimensions mismatch(矩阵维度不匹配) 错误采用“客户端权重计算 代数加权法”确保 PCA 永不报错。可视化增强: 地图支持 5 层叠加显示 (RSEI 4个分量)并配备了专属图例。多维图表: 内置 3 类统计图表直方图、均值对比图、分布曲线图一键分析生态短板。智能校正: 自动检测特征向量方向确保 RSEI 数值逻辑正确 (数值越高生态越好)。️ 主要功能1. 四大生态指标自动计算脚本自动处理 Landsat 8 影像计算以下指标 绿度 (Greenness):使用NDVI(归一化植被指数) 表征植被覆盖。 湿度 (Wetness):使用Tasseled Cap Wet(缨帽变换湿度分量) 表征土壤/植被含水量。 热度 (Heat):使用LST(地表温度) 表征城市热岛效应。️ 干度 (Dryness):使用NDBSI(建筑指数 SI 裸土指数 IBI) 表征地表硬化程度。2. 交互式分析面板时间滑块: 自由选择年份 (2014-2023)默认筛选夏季 (6-9月) 影像以获得最佳植被表现图层管理: 可在地图上自由切换查看单一分量通过颜色直观判断区域是“太热”还是“太干”。图表看板:RSEI 分布图: 了解整体生态得分分布。分量均值对比: 快速识别该区域的主要生态制约因素。数值分布曲线: 详细查看各指标的数据分布形态。3. 结果导出支持一键将计算好的 RSEI 结果导出为GeoTIFF格式至 Google Drive保留地理坐标方便在 ArcGIS/QGIS 中进一步制图。 快速开始1. 设置分析区域 (ROI)代码默认使用了我的测试 Asset ID请务必修改为你自己的区域否则可能无法运行或权限报错。找到代码第13行// ❌ 原始代码 (可能无权限)varroiee.FeatureCollection(projects/maxhecheng/assets/haidian);// ✅ 修改方式 1: 使用你上传的 Shapefile (Asset ID)varroiee.FeatureCollection(users/你的用户名/你的文件名);// ✅ 修改方式 2: 使用简单的几何点缓冲区 (测试用)varroiee.Geometry.Point([116.3,39.95]).buffer(10000);2. 运行代码将完整代码复制到 GEE Code Editor。点击上方的Run按钮。在右侧面板选择年份点击“ 开始全指标分析”。 结果解读指南图层颜色说明图层颜色条含义RSEI (生态指数)红 ➝ 绿绿色越深生态质量越好绿度 (NDVI)白 ➝ 绿绿色越深植被越茂密湿度 (Wet)灰 ➝ 蓝蓝色越深水分越充足热度 (LST)蓝 ➝ 红红色越深地表温度越高(负面)干度 (Dry)绿 ➝ 红红色越深建筑/裸土越多(负面)图表分析技巧柱状图 (均值对比):如果干度 (Dry)柱子最高说明该区域建筑密度大硬化严重。如果热度 (Heat)柱子最高说明热岛效应是主要问题。如果绿度 (Green)柱子很低说明缺绿。曲线图:理想的生态城市绿度和湿度曲线应偏右 (高值)热度和干度曲线应偏左 (低值)。GEE界面总览⚠️ 常见问题 (FAQ)Q: 为什么提示 “No images found”?A:可能是该年份在选定区域云量过多 (代码默认过滤 30% 云量)。解决方法: 尝试更换年份或在代码中调整CLOUD_COVER阈值或放宽日期范围。Q: 为什么 RSEI 只有 0 或 1A: 这种情况通常是极端值归一化导致的。解决方法: 代码中已设置bestEffort: true和较大的scale来缓解此问题。如果依然出现说明区域内可能有异常像素如大面积水体或云。Q: 为什么 PC1 计算不会报错了A: 传统写法直接在 Server 端进行矩阵相乘容易因像素对齐问题导致Dimensions mismatch。本版本采用了混合计算法先在 Client 端获取特征向量权重再用简单的代数加权公式生成 PC1稳定性提升 100%。 引用与致谢本算法基于徐涵秋教授提出的 RSEI 模型 (Remote Sensing Ecological Index)。Reference: Xu, H. (2013). A remote sensing urban ecological index and its application. Acta Ecologica Sinica.代码分享https://github.com/mojoin/GEE-