【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Sentinel-2影像NDVI计算与洪涝风险区域分析：多时相植被指...

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine (GEE) 处理 Sentinel-2 卫星影像数据，具体操作包括影像选取、处理和可视化。首先，文档定义了研究区域，并从哨兵2号卫星影像集合中筛选出特定时间范围内的多光谱图像，对图像进行最小值合成、波段选择及裁剪操作，同时将处理后的图像添加到地图图层中进行展示。接着，计算了两个不同时间段的归一化植被指数（NDVI），并比较两期NDVI的差异，以此来识别潜在的洪水淹没区，最后导出了相关图像并计算了洪水风险区域的面积。 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统（GIS）以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标：①掌握如何在GEE平台上获取、处理和分析Sentinel-2卫星影像；②学习计算NDVI以监测植被变化；③通过NDVI差异分析识别洪水淹没区，并评估受影响区域的面积。 其他说明：读者需要具备基本的JavaScript编程技能，熟悉GEE平台的操作流程，以便能够按照示例代码进行实践操作。此外，本案例中使用的“table”变量应由用户自定义为感兴趣的研究区域边界。