已经增加了一个波段，重命名为NDVI，为什么run的时候一直提示没有匹配波段？
GEE基于Sentinel2数据计算NDVI值
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关注img中是否读入了数据？B8和B4计算的到的NDVI波段是否生成成功呀？感觉是这方面问题吧。波段计算获得NDVI应该不会出什么错误的吧
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- 2022-07-31 17:37等待着冬天的风的博客 主要介绍哨兵2号卫星下计算NDVI的值、遥感影像和数据的获取。
- 2024-09-19 00:30此星光明的博客 利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况。
- 2025-01-20 02:30此星光明的博客 GEE 教程——基于sentinel-2数据的NDVI和EVI指数的对比NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）和EVI（Enhanced Vegetation Index）是两种常用的植被指数，用于评估植被生长状况和活力。NDVI是最常见的植被...
- 2024-12-04 12:45此星光明的博客 代码解释 以下是代码的解释： ### 代码功能概述 这段代码是用Google Earth Engine (GEE) 平台编写的，用于处理Sentinel-2卫星影像数据。代码的主要目的是： 1. 筛选指定区域和时间范围内的Sentinel-2影像。 2. 去除...
- 2025-01-17 02:00此星光明的博客 GEE 教程——基于sentinel-2数据的NDVI归一化植被指数的三种计算方式。
- 2025-11-17 13:09内容概要：本文提供了一个用于孟加拉国NDVI（归一化植被指数）监测的Google Earth Engine（GEE）脚本，旨在通过Sentinel-2地表反射率数据实现从单景影像分析到时间序列、云掩膜处理、区域统计及可视化展示的完整遥感...
- 2025-05-06 13:10此星光明的博客 // 将地图中心设置为研究区域，缩放级别为5我们定义 NDVI 的可视化参数，包括最小值、最大值和调色板，以便在地图上清晰显示 NDVI 的分布。min: 0,max: 1,palette: ['red', 'yellow', 'green'], // 调色板：红色表示...
- 2025-04-29 16:30内容概要：本文档展示了使用谷歌地球引擎（GEE）自动化下载并处理哨兵2号卫星NDVI数据的JavaScript代码示例。主要功能包括：定义研究区域（aoi），加载并重映射土地覆盖分类数据集（LULC），创建获取水体类别并计算...
- 2026-01-07 10:38内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台对Sentinel-2遥感影像进行处理与可视化分析。首先通过设定区域和时间范围，筛选云量低于10%的影像数据，并加载特定日期的图像；随后对反射率数值进行...
- 2025-04-28 15:57内容概要：本文档主要介绍了如何利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行特定区域的时间序列分析，特别是针对 Sentinel-2 卫星影像数据。文档首先定义了一个多边形地理范围（geometry），用于指定研究区，并将该区域...
- 2025-06-29 18:33@HNUSTer_CUMTBer的博客 基于 GEE 利用 Sentinel-2 数据计算并下载植被指数数据。
- 2024-11-07 19:00此星光明的博客 利用sentinel-2数据计算两栖NDVI前后差异COPERNICUS/S2是欧洲空间局（ESA）的地球观测计划，旨在通过卫星遥感技术提供全球的高分辨率地球观测数据。S2是COPERNICUS地球观测计划中的一颗卫星，主要用于监测和研究地表...
- 2024-10-01 15:45此星光明的博客 Sentinel-2卫星搭载的多光谱成像仪提供了高分辨率、高频次的地表反射率数据，而归一化植被指数（NDVI）则是一种广泛应用于植被覆盖监测的遥感指数。将两者结合，可以有效地监测火灾对植被的影响，并评估火灾后的恢复...
- 2025-12-02 17:23阅读建议：建议读者结合GEE平台动手实践，逐步完成从影像筛选、NDVI计算、数据清洗到图表绘制的全流程操作，重点关注SCL掩膜处理、时间序列数据提取与Pandas数据结构转换技巧，以提升实际项目中的分析能力。
- 2025-09-19 10:13@HNUSTer_CUMTBer的博客 基于 GEE 利用哨兵二号（Sentinel-2）卫星影像计算归一化植被指数（NDVI）。
- 2025-07-30 11:46此星光明的博客 本文介绍了利用Google Earth Engine（GEE）对塞浦路斯...3）使用Sentinel-2影像计算NDVI值；4）对NDVI值进行分类并可视化；5）创建分类图例；6）将结果导出至Google Drive。该方法为区域植被监测提供了有效技术方案。
- 2025-12-05 14:29首先根据指定区域加载地理边界，随后从2023年至2025年筛选Sentinel-2地表反射率影像数据，并利用场景分类层（SCL）进行云、阴影、雪等噪声像素的掩膜处理。在此基础上计算NDVI，并按每季度合成中值影像，生成多时相...
- 2025-09-17 22:25脚本通过筛选云量低于30%的Sentinel-2遥感影像集合，提取2019年全年时间序列数据，并基于中值合成法生成去云后的地表反射率影像。随后利用近红外波段（B8）和红光波段（B4）计算NDVI，生成NDVI图像并进行可视化渲染...
- 2025-12-19 10:11内容概要：本文介绍了利用Google Earth Engine平台基于Sentinel-2地表反射率（S2_SR）数据计算孟加拉国谢尔布尔地区2024年植被覆盖度（FVC）的技术流程。通过云掩膜（MSK_CLDPRB与SCL波段结合）、NDVI指数计算及归一...
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