我爱你域名的网站html5网站建设报价

前言

在遥感数据处理中，由于云覆盖、传感器故障等原因，月度 NDVI 数据往往存在缺值现象，影响后续分析的准确性。本文将介绍如何利用 Google Earth Engine（GEE）平台，针对 Landsat 5 卫星数据，实现目标月份（以 8 月为例）NDVI 的缺值填补，通过邻近月份（7 月和 9 月）的数据进行插值，提高数据的完整性和可用性。

技术思路

本方案的核心思路是：

1. 加载研究区并可视化
2. 对 Landsat 5 影像进行严格的云掩膜处理
3. 计算目标月份及邻近月份的 NDVI
4. 采用 "目标月份优先，邻近月份补充" 的策略进行插值
5. 可视化对比插值前后结果并导出数据

代码实现与详细解析

1. 研究区加载与可视化

// 1. 加载研究区
var roi = table;
Map.centerObject(roi, 4);
Map.addLayer(roi, {color: 'yellow'}, '研