本次我们要使用到的影像时全球夜间灯光数据集，VIIRS_VCMCFG/NIGHTTIME_LIGHTS
新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，准确地记录了夜光辐射强度，相比DMSP/OLS能够探测到更微弱的灯光辐射。
时间范围时2012年至今——
波段信息：
| 名称 | 单位 | 值域范围 | 描述信息 |
| avg_rad | nanoWatts/cm2/sr | -1.5-340573 | 平均DNB辐射值 |
| cf_cvg | 0-58 | 平均值中使用的无云观测总数，此波段可用来确定质量下降区域的面积。 |
date |
string |
影像时间 |
本教程需要用到的函数：
代码：
//加载全球国家行政区划边界数据 var roi = pie .FeatureCollection("RESDC/WORLD_COUNTRY_BOUNDARY") .filter(pie.Filter.eq("fcname", "中国")); visroi = { color: "ff0000ff", fillColor: "00000000", width: 1 }; Map.addLayer(roi, visroi, "中国", false); var chn = roi.getAt(0).geometry(); //定位地图中心 Map.centerObject(chn, 3); //设置夜光数据预览参数及颜色组合 var colors = [ "#000000", "#4c3300", "#664401", "#7f5501", "#996601", "#b27702", "#cc8802", "#e59902", "#ffad02", "#ffaf02", "#ffb102", "#ffb302", "#ffb502", "#ffb702", "#ffb902", "#ffbb02", "#ffbd02", "#ffc002", "#ffc202", "#ffc402", "#ffc602", "#ffc801", "#ffca01", "#ffcc01", "#ffce01", "#ffd001", "#ffd201", "#ffd501", "#ffd701", "#ffd901", "#ffdb01", "#ffdd01", "#ffdf01", "#ffe101", "#ffe300", "#ffe500", "#ffe700", "#ffea00", "#ffec00", "#ffee00", "#fff000", "#fff200", "#fff400", "#fff600", "#fff800", "#fffa00", "#fffc00", "#ffff00", ]; var visParams = { min: 0, max: 60, palette: colors, }; //定义夜光指数计算函数 function calcNT(night, chn) { var result = night.reduceRegion(pie.Reducer.mean(), chn, 1); return result; } //循环计算影像的夜光指数 var xSeries = []; var chnNT = []; for (var i = 2013; i < 2021; i++) { var nightLight = pie .ImageCollection("VIIRS_VCMCFG/NIGHTTIME_LIGHTS") .filterDate(i + "-01-01", i + "-12-31") .map(function (image) { return image.select("avg_rad").divide(1000).rename("a_r"); }) .mean(); Map.addLayer(nightLight, visParams, String(i), true); var chnresult = calcNT(nightLight, chn); xSeries.push(String(i)); chnNT.push(chnresult); } //动画显示 Map.playLayersAnimation(xSeries, 0.5, 100); //添加图例 var data = { title: "夜光指数", colors: colors, step: 30, }; //设定图例位置 var style = { top: "80%", left: "40%", height: "70px", width: "350px", }; var legend = ui.Legend(data, style); Map.addUI(legend);
我这里只节选其中一年的影像进行展示：
当然这里我们无法看出时哪一年的影像，我们可以添加一个label来完成相应图层的信息展示：
var xSeries = []; var label = ui.Label(""); label = label.setStyle({ backgroundColor: "white", }); Map.addUI(label); Map.playLayersAnimation(xSeries, 1, -1, function (name, index) { label = label.setValue("中国2000-2020年人口变化：" + name + "年"); });
