基于GEE云计算平台的开放获取多光谱指数交互分析工具：从遥感监测到干旱评估的集成化解决方案

《Scientific Reports》：Development of an open-access interactive tool for multi-index agricultural and environmental analysis using Landsat and Sentinel-2 on Google Earth Engine

　　

摘要

对植被健康、土壤状况、地表水动态和农业干旱进行准确及时的监测，对于可持续土地管理和粮食安全至关重要。然而，基于卫星的分析工具的获取仍受到技术障碍的限制，包括编程要求、平台账户依赖以及跨专业应用的碎片化分析能力。本研究展示了一个基于 Google Earth Engine (GEE) 云计算平台开发的开放获取交互工具，使用户无需编程专业知识或个人 GEE 账户即可从 Landsat 8/9 和 Sentinel 2 影像中提取并分析四十多种光谱指数。该工具在一个统一的基于浏览器的界面中集成了植被、水体、土壤、对叶绿素敏感的红边以及热干旱指数，其中包括由 Landsat 热红外波段推导出的植被健康指数 (VHI)、植被状况指数 (VCI) 和温度状况指数 (TCI)，该界面提供交互式栅格地图、时间序列剖面、统计直方图以及 GeoTIFF 和 CSV 导出选项。云和阴影污染通过使用 Landsat 的 QA 像素掩膜和 Sentinel 2 的 Cloud Score + 算法来处理，而可选的 Path/Row 和 MGRS 瓦片过滤则通过将输入影像限制在单个场景范围内，确保时间序列分析的时间一致性。通过四个案例研究展示了该工具的性能：埃及托什卡运河地区（2020 年至 2025 年）的多时相植被扩张监测；中国武汉西部农业区的作物生长和土地覆盖区分；2023 年 2 月叙利亚西北部地震后的洪水范围制图；以及利用集成 VHI 和陆地表面温度记录对叙利亚阿尔贾卜平原进行为期十一年（2015 年至 2025 年）的农业干旱评估。结果证实了该工具在不同环境和地理背景下的可靠性和灵活性。与现有平台（包括 GEE PICX、Sentinel Hub 和 NASA AppEEARS）相比，该工具的区别在于集成了热干旱监测、红边叶绿素指数、交互式时间序列分析以及无需订阅要求的无限制开放获取。