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地表反射率与NDVI计算的优化方案

ENNVIH-IDL技术在ENVISh平台上的应用，使得在地球工程平台（GEE）中实现了本原有的NDVI计算，这一过程在技术细节上有几个关键改动与思考。不同于传统方法，本文采用经过大气校正的地表反射率产品作为计算基础，这一改动在实践中确实带来了较小的差异性提升。

项目背景

该项目基于Landsat-8的表面反照率和原始场景数据，通过算法实现了地表辐射传输方程的应用。需要特别注意的内容包括：

• 代码中第44行与第45行需要自行替换，校验过程中可以通过过滤功能找到对应内容
• 过程中涉及到的三个参数需要根据需求从NASA获取，中心经纬度可通过地图编辑功能获取

计算方法

本项目采用分阶段的方法完成计算过程：

代码实现

代码核心部分基于以下函数实现：

// 获取地表辐射辐射率（LSE）function LSECalculation(SRImage) {  var NDVI = SRImage.normalizedDifference(['B5','B4']);  // 由于write-up过程中需自行替换44、45行内容，具体逻辑已在上述函数中实现  ...  return lse;}// 获取镜辐射强度（BBR）function BBRCalculation(t, up, down, lse, rad) {  var temp = (1 - lse).multiply(down).multiply(t);  var bbrad = rad.subtract(temp).divide(lse.multiply(t));  return bbrad;}// 计算地表表面温度（LST）function LSTCalculation(bbrad) {  var temp = bbrad.multiply(77489).divide(bbrad).subtract(bbrad).add(1).log();  var lst = temp.multiply(132108).divide(temp).subtract(273);  return lst;}// 主算法var l8lsr = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1_SR/LC08_129038_20170501'),    l8raw = ee.Image('LANDSAT/LC08/C01/T1/LC08_129038_20170501'),    lse = LSECalculation(l8lsr),    rad = ee.Algorithms.Landsat.calibratedRadiance(l8raw).select('B10');var t = 0.76, // 参数获取自NASA官方资料    up = 1.95,    down = 3.2,    bbrad = BBRCalculation(t, up, down, lse, rad),    lst = LSTCalculation(bbrad);

开发反思

作为从新接触GEE平台开发的初学者，本人在实现过程中遇到了一些特定难点，主要体现在以下几个方面：

• JavaScript编程习惯尚未完全培养，代码规范性有待提高
• 初始阶段未能完全理解GEE平台上某些核心函数的内部机制
• 解决image.divide无法顺利执行的问题时，采取了间接的image.divide(image.multiply(image))方式

这一点需要进一步学习与改进。

整体思路总结

本项目以辐射传输方程为理论基础，结合实际应用场景，对传统NDVI计算方法进行了优化。虽然在实现过程中遇到了不少技术挑战，但通过耐心调试与不断学习，最终实现了预期的效果。以后有条件的情况下，将进一步学习分裂窗算法，以进一步提升计算效率与精度。

यह也是我在GEE平台初次独立开发项目的成果，包含一些技术实现与个人成长的心路历程。

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