基于AIE的贵州省FVC提取

植被覆盖度获取

植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC),是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比,范围在 [0,1] 之间。FVC 是刻画地表植被覆盖的重要参数,能够直观的反映一个地区绿的程度,是反应植被生长状态的重要指标,在植被变化、生态环境研究、水土保持、城市宜居等方面问题研究中起到重要作用。本案例以 Landsat-8 数据为例,计算贵州省区域的 FVC 指数。

初始化环境

import aie

aie.Authenticate()
aie.Initialize()

Landsat-8 数据检索

指定区域、时间、云量检索 Landsat-8 ,并对数据进行去云处理。

def removeLandsatCloud(image):
    cloudShadowBitMask = (1 
feature_collection = aie.FeatureCollection('China_Province') 
                        .filter(aie.Filter.eq('province', '贵州省'))

geometry = feature_collection.geometry()

dataset = aie.ImageCollection('LANDSAT_LC08_C02_T1_L2') 
             .filterBounds(geometry) 
             .filterDate('2021-05-01', '2021-10-31') 
             .filter(aie.Filter.lte('eo:cloud_cover', 30.0))
print(dataset.size().getInfo())
dataset = dataset.map(removeLandsatCloud)
image = dataset.median()

裁剪影像

image = image.clip(geometry)

计算 NDVI 指数

ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename(['NDVI'])

ndvi_vis  = {
    'min': -0.2,
    'max': 0.6,
    'palette': ['#d7191c', '#fdae61', '#ffffc0', '#a6d96a', '#1a9641']
}

map = aie.Map(
    center=ndvi.getCenter(),
    height=800,
    zoom=6
)

map.addLayer(
    ndvi,
    ndvi_vis,
    'NDVI',
    bounds=ndvi.getBounds()
)

map

定义植被覆盖度算法

使用像元二分模型法进行 FVC 估算。 利用 aie.Reducer.histogram 实现输入影像的直方图统计。通过 numpy 调用数组运算,计算生长季的 NDVI 像元百分比统计中 5% 位置 NDVI 值作为土壤部分 NDVIsoil95% 位置的 NDVI 值作为植被部分 NDVIveg ,并通过 FVC = (NDVI - NDVIsoil)/ (NDVIveg - NDVIsoil ) 计算 FCV ,得出 FVC

import numpy as np
import pandas as pd
def calculateFVC(image, scale):
    histogram = image.reduceRegion(aie.Reducer.histogram(2000), None, scale)
    histogram_info = histogram.getInfo()
    # print(histogram_info)

    bucketKey = histogram_info['NDVI_range']
    bucketValue = histogram_info['NDVI_counts']

    key = np.array(bucketValue)
    accSum = np.cumsum(key)
    # print(accSum[20])
    # print(accSum[-1])
    accPercent = accSum / accSum[-1]

    p5 = np.searchsorted(accPercent, 0.5)

    min_ndvi = bucketKey[p5 + 1]
    # print(min_ndvi)

    p95 = np.searchsorted(accPercent, 0.95)
    max_ndvi = bucketKey[p95]
    # print(max_ndvi)

    higher_ndvi_mask = image.gt(aie.Image(max_ndvi))
    lower_ndvi_mask = image.lt(aie.Image(min_ndvi))
    middle_ndvi_mask = aie.Image(1).subtract(higher_ndvi_mask).subtract(lower_ndvi_mask)

    tmp = image.subtract(aie.Image(min_ndvi)).divide(aie.Image(max_ndvi).subtract(aie.Image(min_ndvi)))
    FVC = aie.Image(1).multiply(higher_ndvi_mask).add(aie.Image(0).multiply(lower_ndvi_mask)).add(tmp.multiply(middle_ndvi_mask))
    return FVC

数据可视化

FVC = calculateFVC(ndvi, 1000)

vis_params = {
    'min': 0,
    'max': 1,
    'palette': [
        '#a1a1a1', '#008000'
    ]
}

map.addLayer(
    FVC,
    vis_params,
    'fvc',
    bounds=ndvi.getBounds()
)
map

导出数据

task = aie.Export.image.toAsset(FVC, 'FVC_export_result', 100)
task.start()

基于AIE的贵州省FVC提取插图

后记

AIE进行遥感云计算的时候还是很方便,可能刚刚出来,很多地方还是需要完善,这个案例里面,我导出数据以后要到ArcGIS里面再出来一下下。接下来,我利用自然间断法分成了五类,然后再统计这五类的面积,这ArcGIS操作都很简单了,这里就不多说,还有就是阿里云的小哥哥特别有耐心,特别负责任,计算也很强。
本案例主要引用AIE官方案例。

文章来源于互联网:基于AIE的贵州省FVC提取

THE END
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