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逐月计算MODIS-LAI的GEE全流程解析

        从数据处理到可视化 在植被生态研究中，叶面积指数（LAI）是反映植被生长状况的核心指标。传统方法处理逐月LAI数据时，需手动下载海量遥感数据（动辄几十GB），再通过ENVI/ArcGIS拼接、裁剪、计算均值，单年12个月的数据处理就得耗费大半天。而借助Google Earth Engine（GEE）的云端算力，这一过程可压缩至小时级，且无需本地存储数据。本文将全流程解析如何用GEE批量计算逐月MODIS-LAI，附完整代码与关键步骤说明。

一、数据选择：为什么用 MODIS/061/MOD15A2H？

本文采用 NASA 的MODIS/061/MOD15A2H产品，其核心特性如下：

• 空间分辨率：500m（兼顾精度与计算效率）；
• 时间分辨率：8 天合成（通过最大值合成法 MVC 减少云、气溶胶干扰）；
• 数据量化：原始值为 16 位整数，需通过缩放因子（0.1）转换为实际 LAI 值（范围 0-7）；
• 覆盖期：2000 年至今（满足长时间序列分析需求）。

该产品基于植被冠层辐射传输模型，结合红光与近红外波段反射率反演 LAI，适用于多数陆地生态研究场景。

二、全流程步骤解析（附代码）

以下以 2000 年为例，演示逐月 LAI 计算的完整流程，代码可直接复用并扩展到