Google Earth Engine 实现气候等数据变化趋势分析（Slope 一元线性回归分析）

2020-11-01

6338

原创

Google Earth Engine GIS 数据处理

### 数据预览
[![](http://www.seibert.cn/static/static/images/uploadimages/1_1596720572648.jpg)](http://www.seibert.cn/static/static/images/uploadimages/1_1596720572648.jpg)

### 源码分析
```javascript
/**
 * Slope function to show the spatio-temporal change trend of the variable
 *
 * @param  {String} region     your study area ID
 * @param  {Int}    date_strat the starting date
 * @param  {Int}    date_end   ehe ending date
 * @param  {String} imgCols    imageCollection id
 * @return {[type]}    NULL       draw slope map of the imageCollection
 * 
 * @example
 * GEEslope(your study area,2000,2016,'IDAHO_EPSCOR/TERRACLIMATE')
 * 
 * @Author Saibo Li, IGSNRR, CAS
 * 
 */

function GEEslope(region, date_strat, date_end, imgCols) {
  // data preprocessing
  region = ee.FeatureCollection(region);
  var images = ee.ImageCollection(ee.Image(0).toFloat().clip(region).rename("first"))
  Map.centerObject(region,5)
  Map.addLayer(region, {color: "black",optional:1},'region');
  
  // organize data by year, user need to customize the parameters of select API and reduce API, based on your imgCols  
  for(var i=date_strat;i<date_end;i++){
    var Pre = ee.ImageCollection(imgCols)
            .filterDate(i+"-01-01",i+"-12-31")
            .select('pr')
            .reduce(ee.Reducer.sum())
            .clip(region)
            .rename("Pre");
    images = images.merge(ee.ImageCollection(Pre))
  }
  images = images.filterMetadata("system:index","not_contains","1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_0");
  
  // slope fuction
  var slope = function(imageDataset){
    var list = imageDataset.toList(2000);
    var n = list.size().getInfo();
    var img = imageDataset.first()
    // ∑xy
    for (var i=1; i<n; i++){
      var image = ee.Image(list.get(i));
      var j = ee.Number(i).add(ee.Number(1));
      image = image.multiply(j)
      img = img.add(image)
    }
    // ∑y
    var img2 = imageDataset.first()
    for (var u=1; u<n; u++){
      var image2 = ee.Image(list.get(u));
      img2 = img2.add(image2)
    }
    // (n∑xy-∑x∑y)/(n∑x^2 -(∑x)^2)
    var num = date_end - date_strat
    var sumX = num*(1+num)/2
    var sumX2 = num*(num+1)*(2*num+1)/6
    var SlopeUp = img.multiply(num).subtract(img2.multiply(sumX))
    var Slopedown = ee.Number(num).multiply(ee.Number(sumX2)).subtract(ee.Number(sumX*sumX))
    return SlopeUp.divide(Slopedown)                            
  }
  var slopeImages = slope(images);
  
  // calcute min and max value to draw map
  var meanDictionary = slopeImages.reduceRegion({
    reducer: ee.Reducer.minMax(),
    geometry: region,
    scale: 5000,
    maxPixels: 1e15
  });
  var minValue = ee.Number(meanDictionary.values().get(1)).multiply(0.6).int().getInfo()
  var maxValue = ee.Number(meanDictionary.values().get(0)).multiply(0.6).int().getInfo();
  Map.addLayer(slopeImages,{min:minValue,max:maxValue},"slopeImages")
}

```
### 在用上述代码的时候请引用以下文献:
Fan, Z.; Li, S.; Fang, H. Explicitly Identifying the Desertification Change in CMREC Area Based on Multisource Remote Data. Remote Sens. 2020, 12, 3170.

作者：seibert（联系作者）

发表时间：2020-11

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