GEE入门篇|栅格数据集概述（三）：Pre-made Composites

 Pre-made Composites

        Pre-made Composites指从设定区域或时间段的图像集中获取单独的图像，并将它们组合成单层。 这可以针对许多不同的数据集进行，包括卫星图像（例如 MODIS、Landsat、Sentinel）、气候信息、森林或植被信息等。例如，图像集合可能在一个位置有多个图像，正如我们在前面的“按位置过滤”示例。 某些图像可能有大量云层或其他大气伪影，导致图像质量较差。 其他图像可能质量非常高，因为它们是在卫星直接飞过头顶的晴天拍摄的。 合成过程会获取所有这些不同的图像，选择最好的图像，然后将它们拼接成一个图层。 对于不同的数据集和目标，合成周期可能有所不同；例如，您可能会遇到每日、每月和/或每年的合成。 然而，借助 Earth Engine 中提供的Pre-made Composites，一些复杂的工作已经为您完成。

        （1）MODIS每日真彩色图像

        我们将探索两个由 MODIS 传感器（Terra 和 Aqua 卫星上的一对传感器）数据制成的Pre-made Composites示例。 在这些复杂的传感器上，不同的 MODIS 波段会产生不同空间分辨率的数据。 对于可见波段，最低常见分辨率为 500 m（红色和 NIR 为 250 m）。 让我们使用下面的代码导入 MCD43A4.006 MODIS Nadir BRDF调整的反射率每日 500 m 数据集并查看最近的图像。 该数据集基于 16 天的检索周期每天生成，从16天的检索周期中选择最佳代表性像素， 16 天的时间段涵盖标称合成日期两侧约8天，接近目标日期的像素具有更高的优先级。

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// Pre-made composites
/
// Import a MODIS dataset of daily BRDF-corrected reflectance.
var modisDaily = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD43A4');
// Filter the dataset to a recent date.
var modisDailyRecent = modisDaily.filterDate('2021-11-01');
// Add the dataset to the map.
var modisVis = {
bands: [
'Nadir_Reflectance_Band1',
'Nadir_Reflectance_Band4',
'Nadir_Reflectance_Band3'
],
min: 0,
max: 4000
};
Map.addLayer(modisDailyRecent, modisVis, 'MODIS Daily Composite');

图1 MODIS每日真彩色合成图像

图2 美国科罗拉多州丹佛市附近 MODIS 每日真彩色图像上的间隙示例 

        取消选中其他图层（“Landsat 8 SR”），缩小（例如，国家/地区规模），然后平移图像（图 1）。 请注意图像中没有云，但有一些像素没有数据（图 2），这些是持续多云的区域，在所选的特定时间段内没有清晰的像素。

        （2）MODIS月度着火区域数据

        一些MODIS波段已被证明在确定火灾发生的地点和燃烧的区域方面是有用的。在Earth Engine中提供了一个针对烧伤地区的每月复合产品，复制并粘贴下面的代码。

// Import the MODIS monthly burned areas dataset.
var modisMonthly = ee.ImageCollection('MODIS/006/MCD64A1');
// Filter the dataset to a recent month during fire season.
var modisMonthlyRecent = modisMonthly.filterDate('2021-08-01');
// Add the dataset to the map.
Map.addLayer(modisMonthlyRecent, {}, 'MODIS Monthly Burn');

图3 澳大利亚MODIS月度着火区域图像

        取消选中其他图层，然后在地图周围平移和缩放。过去一个月发生过火灾的地区将显示为红色(图)。