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データの収集と前処理:
- 適切な期間の衛星画像データを入手します。例えば、LandsatやMODISなどのデータソースを使用することが一般的です。
- データの前処理を行います。クラウドマスク処理や大気補正などが必要な場合があります。
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NDVIの計算:
- 取得した衛星画像からNDVIを計算します。NDVIは、赤と近赤外のバンドの値を使用して以下の式で計算されます: NDVI = (近赤外バンド - 赤バンド) / (近赤外バンド + 赤バンド)。
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季節変動の分析:
- 計算されたNDVIデータを季節ごとにグループ化します。一般的な方法は、月ごとまたは四半期ごとにデータを集計することです。
- 各季節のNDVIの平均値や変動の程度を計算します。これにより、植生の季節ごとの変動パターンを把握することができます。
- グラフや可視化ツールを使用して、季節変動のパターンを視覚化します。
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コード例:
- Pythonの例を紹介します。以下は、PandasとMatplotlibを使用してNDVIデータを分析してグラフ化するシンプルなコードの一部です:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# NDVIデータを含むCSVファイルを読み込む
ndvi_data = pd.read_csv('ndvi_data.csv')
# 日付列を日付型に変換する
ndvi_data['Date'] = pd.to_datetime(ndvi_data['Date'])
# 月ごとの平均NDVIを計算する
monthly_ndvi = ndvi_data.resample('M', on='Date').mean()
# グラフ化
plt.plot(monthly_ndvi.index, monthly_ndvi['NDVI'])
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('NDVI')
plt.title('Monthly NDVI Variation')
plt.show()このコード例では、CSVファイルからNDVIデータを読み込んで、日付列を月ごとにリサンプリングし、月ごとの平均NDVIを計算してグラフ化しています。
以上が、NDVI季節変動の分析とコード例の概要です。これを参考にして、自身のデータセットでNDVIの季節変動を分析してみてください。