【数据分析】基于GEE的2000-2023年逐年归一化差值水分指数（NDMI）获取-以成都市为例
逐年NDMI指数获取
- 1、写在前面
- 2、归一化差值水分指数（NDMI）介绍
- 3、代码实现
1、写在前面
随着遥感技术的发展，归一化差值水分指数（NDMI, Normalized Difference Moisture Index）作为一种重要的遥感指标，越来越多地被应用于生态监测、农业管理和气候变化研究等领域。NDMI能够灵敏地反映植被冠层水分的时空动态变化，对于干旱监测、森林健康评估和湿地管理具有重要意义。
Google Earth Engine（GEE）作为一个功能强大的云平台，能够快速处理大规模遥感数据，为研究人员提供了便利。利用GEE，我们可以高效地计算逐年NDMI，并将结果导出以支持进一步分析和应用。在本文中，我们将介绍NDMI的基本概念及其主要应用领域，详细讲解如何使用GEE平台计算逐年NDMI，并将结果下载到本地。通过这一过程，您将掌握在GEE中实现NDMI分析的关键步骤，为您的研究与实践提供有力支持。
2、归一化差值水分指数（NDMI）介绍
归一化差值水分指数（NDMI, Normalized Difference Moisture Index）是一种基于遥感数据的指标，用于评估植被冠层的水分含量。通过使用 近红外（NIR） 和短波红外（SWIR）波段的反射