浙江省森林区域植被生长分析

利用 Modis MCD12Q1 地物分类数据产品和 MODIS MOD13Q1 16天标准植被指数产品。通过对 2021 年 8 月植被指数最大值与近 3 年同期指数 8 月最大值的 3 年均值进行对比，实现对浙江省森林区域植被的空间监测。

初始化环境

import aie

aie.Authenticate()
aie.Initialize()

定义矢量区域

region = aie.FeatureCollection('China_Province') \
            .filter(aie.Filter.eq('province', '浙江省')) 
            
map = aie.Map(
    center=region.getCenter(),
    height=800,
    zoom=5
)

vis_params = {
    'color': '#00FF00'
}
map.addLayer(
    region,
    vis_params,
    'region',
    bounds=region.getBounds()
)
map

获取森林区域掩膜

引用 Modis MCD12Q1 地物分类数据产品，其中 LC_Type1 中数值 1-5 为不同类型的森林植被，通过 aie.Image.lt 实现 2020 年森林植被覆盖地区提取。并将提取到的数据进行地图可视化显示。

LC_Dataset = aie.ImageCollection('MODIS_MCD12Q1_006') \
                .filterDate('2020-05-01', '2020-05-31')
imgs = LC_Dataset.select(['LC_Type1']).first().clipToCollection(region)

forest = imgs.lt(aie.Image.constant(6))   # Modis MCD12Q1 1-5为不同类型的森林

vis_params = {
    'bands': 'LC_Type1',
    'min': 1,
    'max': 17,
    'palette': [ 
        '#05450a', '#086a10', '#54a708', '#78d203', '#009900', '#c6b044', 
        '#dcd159', '#dade48', '#fbff13', '#b6ff05', '#27ff87', '#c24f44', 
        '#a5a5a5', '#ff6d4c', '#69fff8', '#f9ffa4', '#1c0dff'
    ]
}

forest_vis = {
    'bands': 'LC_Type1',
    'min': 0,
    'max': 1,
    'palette': [ 
        '#ffffff', '#4fb104'
    ]
}

map.addLayer(
    imgs,
    vis_params,
    'LC_data',
    bounds=region.getBounds()
)

map.addLayer(
    forest,
    forest_vis,
    'Forest',
    bounds=region.getBounds()
)
map

植被生长对比

使用 MODIS MOD13Q1 16天标准植被指数产品，利用 aie.ImageCollection.max 获得 2018、2019、2020年、2021 年逐年 8 月 NDVI 最大值，并计算 2018-2020 年 3 年的均值（ aie.ImageCollection.mean ），对比 2021 年与过去3年同期均值的比较，应用 updateMask 函数进行森林地区掩膜，确定 2021 年浙江森林植被生长状态。并将最终成果进行地图可视化显示。

# 指定检索数据集，可设置检索的时间范围
def MOD13Q_NDVI(start_time, end_time):
    VI_Dataset = aie.ImageCollection('MODIS_MOD13Q1_006') \
                    .filterDate(start_time, end_time) \
                    .select(['NDVI']) \
                    .max() \
                    .clipToCollection(region)
    return  VI_Dataset 

start_time = '08-01'
end_time = '08-30'

ndvi_2018 = MOD13Q_NDVI('2018-'+start_time, '2018-'+end_time) 
ndvi_2019 = MOD13Q_NDVI('2019-'+start_time, '2019-'+end_time)   
ndvi_2020 = MOD13Q_NDVI('2020-'+start_time, '2020-'+end_time)   
ndvi_2021 = MOD13Q_NDVI('2021-'+start_time, '2021-'+end_time)

ndvi_avg = aie.ImageCollection([ndvi_2018,ndvi_2019,ndvi_2020]).mean()
ndvi_dif_forest = (ndvi_2021.subtract(ndvi_avg)).updateMask(forest.eq(aie.Image.constant(1)))

ndvi_vis  = {
    'bands': 'NDVI',
    'min': 0,
    'max': 8000,
    'palette': [ 
        '#FFFFFF', '#CE7E45', '#DF923D', '#F1B555', '#FCD163', '#99B718',
        '#74A901', '#66A000', '#529400', '#3E8601', '#207401', '#056201',
        '#004C00', '#023B01', '#012E01', '#011D01', '#011301'
    ]
}

ndvi_dif_vis = {
    'min': -1000,
    'max': 1000,
    'palette': [
        '#d7191c', '#ffffff', '#008000'
    ]
}

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

map.addLayer( ndvi_dif_forest, ndvi_dif_vis, 'NDVI_dif_forest',  bounds=region.getBounds())

map

备注：本案例中仅取2020年森林分类成果作为掩膜文件，仅作为做算子应用介绍，数据成果合理性不做保证。